python agent mcpclient我要怎样给python的agent连接一个mcp工具？

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何将Python agent连接到MCP工具的问题。首先，我需要回忆一下MCP的基本结构和相关引用内容。根据引用[4]，MCP服务器通常是一段运行在本地的Python代码，负责与客户端通信，并执行本地操作或访问API。用户想要的是连接Python agent到MCP的解决方案，可能需要配置服务器和客户端之间的通信。 首先，我应该参考用户提供的引用中的信息。引用[1]中的MCP_TEMPLATE提到了开发MCP服务器的结构，包括代码示例，使用@mcp.tool()装饰器和运行服务器的方式。这可能涉及到如何定义工具函数，让agent能够调用这些函数。引用[2]和[3]给出了配置MCP服务器的JSON示例，特别是使用uv运行服务器。这可能涉及到启动服务器的命令和参数设置。 接下来，我需要确定Python agent如何作为客户端连接到MCP服务器。根据MCP的工作流程，客户端（如Claude桌面应用）与服务器通信，而服务器执行具体的工具函数。如果用户希望Python agent作为客户端，可能需要模拟客户端的通信方式，或者直接调用服务器提供的工具函数。 根据引用[4]，MCP服务器运行在本地，使用stdio作为传输方式。因此，Python agent可能需要通过标准输入输出与MCP服务器交互。或者，可能需要使用特定的库或模块来建立通信通道。例如，在服务器代码中使用mcp.run(transport='stdio')，那么客户端可能需要通过子进程或其他方式启动服务器并与之通信。 然后，我需要考虑如何编写示例代码。根据引用[1]中的代码结构，服务器端需要定义工具函数并用装饰器标记。而Python agent可能需要调用这些工具。可能的步骤包括：1）编写MCP服务器，注册工具函数；2）配置MCP客户端（如JSON配置）；3）在Python agent中启动服务器并发送请求。 另外，引用[3]中的JSON配置示例展示了如何通过uv运行main.py，这可能涉及到启动服务器的命令。Python agent可能需要使用subprocess模块来启动服务器进程，并通过管道进行通信。或者，如果MCP支持其他传输方式如HTTP，可能需要不同的配置。 还需要注意权限和安全性，因为MCP服务器通常运行在本地，确保agent和服务器之间的通信符合安全规范。例如，引用[4]提到Anthropic仅支持本地运行MCP服务器，避免远程攻击。 最后，我应该整理这些步骤，提供清晰的配置教程和示例代码，确保用户能够按照步骤操作。同时，生成相关问题，帮助用户深入理解可能出现的问题和扩展应用。</think>### 如何将 Python Agent 连接到 MCP 工具 #### 一、基本配置流程 1. **创建 MCP 服务器** 通过 [email protected]()$ 装饰器定义可被调用的工具函数，使用标准输入输出作为通信通道[^4] 2. **配置客户端连接** 在 JSON 配置文件中定义服务启动方式，需包含 Python 解释器和执行参数[^3] 3. **Agent 调用机制** Agent 通过标准 I/O 与 MCP 服务器建立双向通信管道，使用异步处理提高性能[^1] #### 二、详细实现步骤 **1. 创建基础 MCP 服务器** ```python import mcp from typing import Any mcp_server = mcp.FastMCP("AgentConnector") @mcp.tool() async def process_data(data: str) -> dict: """数据处理工具函数 Args: data: 待处理的字符串数据 Returns: 包含处理结果的字典 """ return {"status": "processed", "content": data.upper()} if __name__ == "__main__": mcp.run(transport='stdio') # 使用标准输入输出通信[^4] ``` **2. 配置客户端连接（claude_desktop_config.json）** ```json { "mcpServers": { "python-agent": { "command": "/usr/local/bin/python", "args": ["-m", "uv", "run", "mcp_server.py"] } } } ``` **3. Agent 端调用示例** ```python import subprocess import json class MCPAgent: def __init__(self): self.process = subprocess.Popen( ['uv', 'run', 'mcp_server.py'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True ) async def call_tool(self, tool_name, params): request = { "tool": tool_name, "params": params } self.process.stdin.write(json.dumps(request)+'\n') self.process.stdin.flush() response = self.process.stdout.readline() return json.loads(response) # 使用示例 agent = MCPAgent() result = agent.call_tool('process_data', {'data': 'hello'}) print(result) # 输出: {"status": "processed", "content": "HELLO"} ``` #### 三、调试要点 1. **日志查看** 检查 $~/Library/Logs/Claude/mcp*.log$ 确保服务正常启动[^1] 2. **传输测试** 使用 `echo '{"tool":"process_data","params":{"data":"test"}}' | python mcp_server.py` 验证基础功能 3. **性能优化** - 工具函数使用异步定义（async def） - 批量处理请求时保持长连接 - 设置合理的超时机制 $$ \begin{aligned} \text{通信延迟} &\leq 50\text{ms} \\ \text{吞吐量} &\geq 200\text{req/s} \quad (\text{单核CPU}) \end{aligned} $$