基于MCP-Use项目构建自定义智能体代理的完整指南-优快云博客

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基于MCP-Use项目构建自定义智能体代理的完整指南

mcp-use 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-use

引言

在现代人工智能应用开发中，构建能够执行复杂任务的智能体(Agent)变得越来越重要。MCP-Use项目提供了一套强大的工具和框架，使开发者能够轻松创建自定义智能体代理，这些代理可以访问和使用MCP平台提供的各种功能工具。

MCP-Use项目概述

MCP-Use是一个专注于智能体开发的框架，它提供了几个关键组件：

连接器(Connectors)：用于与MCP平台建立连接并访问其工具
适配器(Adapters)：将MCP工具转换为不同智能体框架可用的格式
智能体构建工具：帮助开发者快速创建功能强大的自定义代理

为什么需要自定义智能体？

虽然MCP-Use提供了内置的MCPAgent类，但在实际开发中，我们经常需要：

集成到现有的智能体框架中
实现特定的业务逻辑或工作流程
优化工具使用策略
添加自定义的交互方式

使用LangChain适配器构建智能体

LangChain是目前最流行的智能体开发框架之一。MCP-Use提供了专门的LangChainAdapter，使得将MCP工具集成到LangChain生态变得非常简单。

完整实现步骤

初始化MCP客户端

from mcp_use.client import MCPClient
client = MCPClient.from_config_file("path/to/config.json")

创建LangChain适配器实例

from mcp_use.adapters import LangChainAdapter
adapter = LangChainAdapter()

获取LangChain格式的工具集

tools = await adapter.create_tools(client)

设置语言模型

from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

设计提示模板

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个拥有强大工具访问能力的智能助手"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
    ("human", "{input}"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
])

创建并执行智能体

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
agent = create_tool_calling_agent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = await agent_executor.ainvoke({"input": "你能做什么？"})
print(result["output"])

关键优势

简化工具集成：适配器自动处理所有底层细节，开发者只需关注业务逻辑
开箱即用：无需手动转换工具格式或处理连接管理
灵活性：可以与LangChain生态中的任何组件无缝集成

开发自定义适配器

MCP-Use采用模块化设计，使得为其他智能体框架开发适配器变得非常简单。

适配器架构设计

MCP-Use的适配器系统基于BaseAdapter抽象类构建，它已经实现了：

工具缓存管理
连接器初始化
多连接器工具遍历
错误处理和日志记录

开发者只需实现核心的_convert_tool方法即可完成适配。

创建新适配器的步骤

继承BaseAdapter类

from mcp_use.adapters.base import BaseAdapter
class MyFrameworkAdapter(BaseAdapter):
    pass

实现工具转换方法

def _convert_tool(self, mcp_tool: dict[str, Any], connector: BaseConnector):
    # 实现具体的工具转换逻辑
    return MyFrameworkTool(
        name=mcp_tool["name"],
        description=mcp_tool["description"],
        # 其他属性映射
    )

处理特殊数据类型

# 例如处理图像数据
if mcp_tool["output_type"] == "image":
    return MyImageTool(mcp_tool)

适配器开发最佳实践

类型转换：确保正确处理MCP工具的各种输入输出类型
错误处理：为转换失败的工具提供优雅降级方案
性能优化：考虑实现工具缓存机制
日志记录：详细记录转换过程中的关键信息

实际应用案例

案例1：客户服务智能体

# 创建专门用于客户服务的提示模板
service_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的客户服务代表，请礼貌地回答客户问题"),
    MessagesPlaceholder("history"),
    ("human", "{question}"),
])

# 只选择与客户服务相关的工具
service_tools = [t for t in tools if "customer" in t.name.lower()]

案例2：数据分析智能体

# 筛选数据分析工具
analysis_tools = [t for t in tools if "analyze" in t.name.lower()]

# 创建数据分析专用提示
analysis_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个数据分析专家，请用专业术语解释分析结果"),
    ("human", "请分析以下数据: {input}"),
])