在当今人工智能 (AI) 快速发展的时代，构建能够自主完成复杂任务的 AI 智能体至关重要。本文将深入探讨如何利用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建一个远程 MCP (Model Context Protocol) 服务器和客户端，从而赋能 AI 智能体，使其能够与外部工具进行交互并完成更复杂的任务。我们将通过一个实际的数学计算案例，详细讲解整个流程，并分析其背后的原理和优势。
MCP：模型上下文协议，AI 交互的基石
MCP (Model Context Protocol) 是一种用于标准化模型和工具之间通信方式的协议。它允许语言模型发现并调用外部工具，同时工具服务器以结构化和可解释的方式暴露自身能力。这使得 AI 智能体能够利用各种工具来扩展自身的能力边界，例如进行数学计算、访问数据库、调用 API 等。
想象一下，如果你的 AI 助手不仅能回答问题，还能帮你预定机票、查询天气，甚至自动生成代码，这都得益于 MCP 协议提供的标准化通信方式。通过 MCP，不同的模型和工具可以像乐高积木一样进行组合，创造出无限的可能性。
FastMCP：快速构建 MCP 服务器
FastMCP 是一个用于快速构建 MCP 服务器的 Python 库。它允许开发者轻松地将 Python 函数暴露为 AI 可调用的工具。在本文的案例中，我们使用 FastMCP 创建一个数学工具服务器，该服务器提供加法、减法和乘法等功能。
具体来说，我们可以使用 @mcp.tool() 装饰器将 Python 函数标记为工具。例如：
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Math")
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
这段代码将 add 函数暴露为一个 MCP 工具，AI 智能体可以通过 MCP 协议调用该工具，并传入参数 a 和 b，从而获得它们的和。通过类似的方式，我们可以构建包含各种功能的 MCP 服务器，例如数据分析、图像处理等。
FastMCP 的优势在于其简单易用和高效性。开发者无需了解复杂的 MCP 协议细节，只需使用简单的装饰器即可将 Python 函数转换为 MCP 工具。这大大降低了构建 MCP 服务器的门槛，使得更多的开发者能够参与到 AI 工具的生态系统中。
LangChain：AI 智能体的编排引擎
LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架。它提供了一系列的模块和工具，用于简化 AI 智能体的构建过程，包括模型调用、提示工程、数据加载、工具集成等。在本文的案例中，我们使用 LangChain 来创建一个 ReAct 风格的 AI 智能体，该智能体能够利用 MCP 服务器提供的数学工具来回答数学问题。
LangChain 提供了强大的工具集成能力，可以轻松地将各种外部工具集成到 AI 智能体中。例如，我们可以使用 MultiServerMCPClient 连接到 MCP 服务器，并获取可用的工具列表。然后，我们可以使用 create_react_agent 函数创建一个 ReAct 智能体，该智能体能够根据用户的问题选择合适的工具，并调用该工具来获得答案。
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langchain_ollama import ChatOllama
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
import asyncio
load_dotenv()
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
async def main(query: str):
client = MultiServerMCPClient(
{
"math": {
"url": "http://127.0.0.1:8001/mcp", # Replace with the remote server's URL
"transport": "streamable_http"
}
}
)
tools = await client.get_tools()
agent = create_react_agent(model, tools)
response = await agent.ainvoke({"messages": query})
return response
if __name__ == "__main__":
response=asyncio.run(main("what is 4*4"))
print('------------')
print(response)
在这个例子中，我们使用 MultiServerMCPClient 连接到 MCP 服务器，并获取了 add、sub 和 multiply 等数学工具。然后，我们使用 create_react_agent 创建了一个 ReAct 智能体，并将这些工具传递给它。当用户提出 “what is 4*4” 这样的问题时，该智能体会选择 multiply 工具，并调用该工具来获得答案。
LangChain 的优势在于其模块化和可扩展性。开发者可以根据自己的需求选择不同的模块和工具，并自由地组合它们来构建 AI 智能体。此外，LangChain 还提供了丰富的文档和示例，帮助开发者快速入门和掌握其使用方法。
LangGraph：构建复杂的 AI 工作流
LangGraph 是一个用于构建复杂的 AI 工作流的库。它允许开发者将多个 AI 模型和工具组合成一个有向图，从而实现更复杂的任务。在本文的案例中，我们可以使用 LangGraph 构建一个更复杂的数学计算工作流，例如解决包含多个步骤的数学问题。
例如，我们可以构建一个工作流，该工作流首先判断用户的问题是否包含数学计算，如果包含，则调用 MCP 服务器提供的数学工具来解决问题，否则，直接使用语言模型来回答问题。这种复杂的工作流可以更好地处理各种复杂场景，提高 AI 智能体的鲁棒性和准确性。
LangGraph 的优势在于其灵活性和可视化能力。开发者可以使用图形化的界面来构建和管理 AI 工作流，从而更好地理解和控制 AI 智能体的行为。此外，LangGraph 还提供了丰富的调试和监控工具，帮助开发者快速定位和解决问题。
案例分析：数学计算 AI 智能体
让我们通过一个实际的案例来更深入地理解如何使用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建一个数学计算 AI 智能体。
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构建 MCP 服务器： 首先，我们使用 FastMCP 构建一个数学工具服务器，该服务器提供加法、减法和乘法等功能。
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创建 LangChain 智能体： 接着，我们使用 LangChain 创建一个 ReAct 风格的 AI 智能体，并将 MCP 服务器提供的数学工具集成到该智能体中。
-
使用 LangGraph 构建工作流： 最后，我们可以使用 LangGraph 构建一个更复杂的工作流，例如解决包含多个步骤的数学问题。
当用户提出 “what is 4*4” 这样的问题时，该 AI 智能体会首先使用 LangChain 提供的工具连接到 MCP 服务器，获取可用的数学工具列表。然后，它会判断该问题需要使用乘法工具来解决，并调用 MCP 服务器提供的 multiply 函数。MCP 服务器会执行 multiply 函数，并将结果返回给 AI 智能体。最终，AI 智能体会将结果以自然语言的形式呈现给用户，例如 “4 multiplied by 4 is equal to 16.”。
这个案例展示了 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 的强大能力。通过这些工具，我们可以轻松地构建能够与外部工具进行交互并完成复杂任务的 AI 智能体。
优势与应用场景
使用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建 AI 智能体具有以下优势：
- 模块化： 不同的功能模块可以独立开发和维护，易于扩展和维护。
- 可重用性： MCP 工具可以被多个 AI 智能体复用，提高开发效率。
- 标准化： MCP 协议提供了一种标准化的通信方式，使得不同的模型和工具可以轻松地集成在一起。
- 灵活性： LangGraph 允许开发者构建复杂的 AI 工作流，从而更好地处理各种复杂场景。
这些优势使得该方法在各种应用场景中具有广泛的应用前景，例如：
- AI 助手： 构建能够帮助用户完成各种任务的 AI 助手，例如预定机票、查询天气、自动生成代码等。
- 数据分析： 构建能够自动分析数据的 AI 智能体，例如识别趋势、预测结果等。
- 自动化流程： 构建能够自动执行各种流程的 AI 智能体，例如自动化测试、自动化部署等。
- 教育领域： 构建智能教学系统，根据学生的知识掌握情况，动态调整教学内容和难度，提供个性化的学习体验。
总结与展望
本文深入探讨了如何使用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建远程 MCP 服务器和客户端，从而赋能 AI 智能体。通过一个实际的数学计算案例，我们详细讲解了整个流程，并分析了其背后的原理和优势。
MCP 作为模型和工具之间通信的桥梁，FastMCP 降低了构建 MCP 服务器的门槛，LangChain 提供了 AI 智能体的编排能力，而 LangGraph 则允许开发者构建复杂的 AI 工作流。三者结合，为构建更强大、更灵活的 AI 智能体提供了坚实的基础。
随着 AI 技术的不断发展，我们相信 MCP、FastMCP、LangChain 和 LangGraph 将在 AI 领域发挥越来越重要的作用，赋能更多的开发者构建出令人惊艳的 AI 应用。 未来，我们可以期待看到更多基于这些技术的创新应用，例如：
- 更智能的 AI 助手： 能够理解用户的意图并主动提供帮助的 AI 助手。
- 更强大的数据分析工具： 能够自动发现数据中的隐藏模式和趋势的数据分析工具。
- 更高效的自动化流程： 能够自动优化和改进流程的自动化流程。
希望本文能够帮助读者理解 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 的原理和使用方法，并激发更多的创新想法，共同推动 AI 技术的进步。