Router-, Evaluator- und Handoff-Workflows über MCP-Server mit mcp-agent komponieren
Verbinden Sie LLMs mit MCP-Servern durch zusammensetzbare Muster wie Router, Evaluator-Optimizer und Orchestrator-Workflows, ohne Server-Lebenszyklen manuell verwalten zu müssen.
Voraussetzungen
Python-Laufzeit, MCP-Server, LLM-API-Schlüssel, optional Temporal für dauerhafte Workflows
Installation
Verwenden Sie die Upstream-Installation oder den Einrichtungspfad, der Ihrer Umgebung entspricht:
- uv init
- uv add "mcp-agent[openai]"
- uv run main.py
- uv add "mcp-agent"
Anforderungen und Hinweise aus dem Upstream:
- python
- Wir empfehlen die Verwendung von uv zur Verwaltung Ihrer Python-Projekte (uv init).
Grundlegende Verwendung oder erste Schritte:
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Minimales Beispiel
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async with app.run():
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Aus Upstream-Dokumentation extrahiert: https://raw.githubusercontent.com/lastmile-ai/mcp-agent/HEAD/README.md