langchain.agents可以使用mcp吗?
时间: 2025-05-26 10:05:18 浏览: 23
### 关于 LangChain Agents 对 MCP 协议的支持
LangChain 是一种强大的框架,专注于整合提示模板、内存管理和工作流等功能,能够支持多步骤任务和外部工具的集成[^3]。具体来说,LangChain 提供了一种称为 **Agents** 的模块化组件,允许开发者定义复杂的逻辑流程,并通过 Chains 和 Tools 来扩展其功能。
MCP(Model Context Protocol)是由 Anthropic 提出的一种开源协议,旨在通过标准化的方式连接 AI 应用程序与外部工具或数据源[^2]。该协议的核心优势在于显式意图解析和动态上下文管理,这使得它可以轻松处理涉及多个 API 调用或多步操作的任务。
目前,虽然 LangChain 官方尚未直接声明对 MCP 协议的原生支持,但从其实现机制来看,LangChain 的 Agent 架构具有高度灵活性,理论上可以通过自定义 Tool 或 Adapter 实现与 MCP 服务器的交互。以下是可能的技术路径:
#### 技术实现方式
1. **创建自定义 Tool**
开发者可以基于 MCP 协议设计一个自定义的 Tool 类型,在其中封装 MCP 服务端的具体调用逻辑。例如,Tool 可以接收来自 Agent 的请求参数,将其转换为 MCP 所需的结构化指令(如 `{action: "compare_weather", locations: [...]}`),并通过 HTTP 请求发送给 MCP 服务器。
```python
from langchain.tools import BaseTool
class MCPTask(BaseTool):
name = "mcp_task"
description = "Use this tool to interact with an MCP server."
def _run(self, action: str, params: dict):
# 将动作和参数转化为 MCP 格式的 JSON 并发送至服务器
response = requests.post(
url="http://your-mcp-server.com/api",
json={"action": action, "params": params}
)
return response.json()
async def _arun(self, action: str, params: dict):
raise NotImplementedError("Async version not implemented.")
```
2. **配置 Chain 和 Agent**
自定义 Tool 创建完成后,可进一步将其嵌入到 LangChain 的 Chains 或 Agents 中。这样即可让整个系统具备访问 MCP 功能的能力。
```python
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = [MCPTask()]
agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
result = agent_chain.run(input="Compare weather between New York and San Francisco")
print(result)
```
3. **动态上下文管理**
基于 MCP 的特性,LangChain 的 Memory 组件也可以被用来存储和传递跨回合的状态信息,从而增强对于复杂任务的支持能力。
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### 总结
尽管 LangChain 当前并未提供针对 MCP 的官方适配器,但由于其开放性和模块化的架构设计,完全有可能通过开发自定义 Tool 或 Adapter 来达成目标。这种方案不仅保留了 LangChain 的核心价值主张——即灵活的工作流编排能力,还充分利用了 MCP 在标准通信方面的独特优势[^3]。
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