本文介绍了mcp-use一个开源Python库用于连接LLM和MCP服务器简化AI智能体开发。它支持任何LangChain兼容的LLM提供商提供多种连接方式、沙盒执行等功能并允许通过JSON配置连接各种MCP服务器。使用mcp-use开发者可以轻松构建具有工具访问能力的自定义智能体降低大模型和AI Agent开发的门槛。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦最近一直在研究MCP方面的事情使用的技术栈是Python FastAPi FastMCP开发了多个MCP-Server本地化访问没啥问题准备部署试着玩一下调研发现这样的一个 MCP 神器可一键部署MCP 服务器托管并且它简化了很多操作简直太方便了。mcp-use是连接任何 LLM 到任何 MCP 服务器并构建自定义 MCP 智能体最简单的开源方式无需依赖闭源或特定应用客户端。 它解决了开发者在构建 AI 智能体时面临的工具集成复杂性问题让开发者能够轻松地将 LLM 连接到各种工具如网页浏览、文件操作等。什么是mcp-usemcp-use是一个开源Python库专门用于连接LLM和MCP服务器。它充当了LLM和各种工具服务之间的桥梁让开发者能够创建具有工具访问能力的自定义智能体。核心价值开放性完全开源不依赖任何闭源或特定应用的客户端通用性支持任何 LangChain 兼容的 LLM 提供商OpenAI、Anthropic、Groq 等灵活性通过简单的 JSON 配置即可连接各种 MCP 服务器易用性提供简洁的 Python API几行代码即可创建功能强大的智能体mcp-use 功能LLM 灵活性支持各大模型系列的模型多种连接方式Stdio 连接标准输入输出连接方式HTTP 连接支持连接到特定端口的 MCP 服务器SSE 连接支持服务端事件流连接沙盒执行通过 E2B 云基础设施运行 MCP 服务器高级功能多服务器支持同时连接多个 MCP 服务器动态服务器选择智能选择最合适的服务器执行任务工具访问控制限制智能体可使用的工具范围流式输出支持实时输出智能体的执行过程调试模式提供详细的调试信息帮助开发2.4 配置管理支持 JSON 配置文件支持字典配置环境变量管理灵活的服务器配置选项mcp-use 如何使用安装# 基础安装# 安装 LLM 提供商依赖# OpenAI# Anthropic# 安装沙盒支持可选mcp-use[e2b]基本使用importfromimportfromimportfromimportasyncdefmain# 配置 MCP 服务器mcpServersplaywrightcommandnpxargsplaywright/mcplatestenvDISPLAY:1# 创建客户端和智能体gpt-4o30# 执行任务await上海有哪些美食printf结果: {result} {result}if__main__使用配置文件创建 mcp-config.json 文件mcpServersplaywrightcommandnpxargsplaywright/mcplatestenvDISPLAY:1airbnbcommandnpxargs-yopenbnb/mcp-server-airbnb在代码中使用mcpservermcp-config.json流式输出asyncforin山西哪里好玩printmessagesTrue工具访问控制# 限制智能体可使用的工具get_Personal# 禁用一些工具调用调试模式#在代码中设置import2# 启用详细调试信息总结mcp-use为开发者提供了一个强大而灵活的解决方案解决了LLM与外部工具集成的复杂性问题。我们可以通过几行代码快速构建AI Agent并且还可以轻松的集成MCP 服务器和工具了。随着 MCP 生态系统的不断发展我觉得不管是大模型的开发还是Agent 开发等等门槛都会被降低下来了现在已经是这个趋势了。AI 的飞速发展以往的很多知识点可能被推翻化繁为简变的更简单。mcp-use:https://mcp-use.com/读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】