6行代碼讓你的應用也能調用Mcp工具！

發布于 2025-4-18 07:07

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目前，很多的使用MCP的案例都是基于Cursor，Claude Desktop等客戶端展開的，那么如何在現有的系統里通過代碼集成呢？

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今天，介紹一個很不錯的MCP客戶端庫mcp-use，集成非常簡單，僅需 6 行代碼即可創建第一個支持 MCP 的Agent，可與任何支持工具調用的 Langchain 支持的 LLM（OpenAI、Anthropic、Groq、LLama 等）配合使用，不僅支持本地MCP Server，還支持sse協議下的遠程MCP 服務器，這樣就可以和Dify這樣框架集成（??Dify也支持MCP了！??）解鎖更多能力，同時還可以在單個Agent中同時調用多個 MCP Server。

下面是一個使用案例：

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient

async def main():
    # Load environment variables
    load_dotenv()

    # Create configuration dictionary
    config = {
      "mcpServers": {
        "playwright": {
          "command": "npx",
          "args": ["@playwright/mcp@latest"],
          "env": {
            "DISPLAY": ":1"
          }
        }
      }
    }

    # Create MCPClient from configuration dictionary
    client = MCPClient.from_dict(config)

    # Create LLM
    llm = ChatAnthropic(model="claude-3-7-sonnet-20250219")

    # Create agent with the client
    agent = MCPAgent(llm=llm, client=client, max_steps=30)

    # Run the query
    result = await agent.run(
        "Find the best restaurant in San Francisco",
    )
    print(f"\nResult: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

也可以通過mcp文件加載,這就使得我們可以無縫的將cursor等客戶端的配置平滑遷移過來使用：

client = MCPClient.from_config_file(
      os.path.join("browser_mcp.json")
  )

{
"mcpServers": {
"playwright": {
    "command": "npx",
    "args": ["@playwright/mcp@latest"],
    "env": {
      "DISPLAY": ":1"
    }
  }
}
}

有了它，可以很方便的實現一些過去挺麻煩的操作，比如驗證碼橫行的當下，利用這種方式，可以輕易繞過，順利獲得數據。

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