AI Agent开发大全第二十八课-MCP实现本地命令调用怎么做的？

最新推荐文章于 2025-05-05 09:44:49 发布
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分类专栏： AI Agent开发大全 文章标签： MCP 大模型MCP AI MCP MCP协议 AI Agent MCP执行 MCP如何执行
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开篇

MCP很强大，Client端一旦实现了稳定的连接和执行流程后任Server端随意改动都可兼容，这就是热插拨功能。

如果我们仅仅满足于MCP查点网上资料、读点图片即文字型的功能肯定是不能充分发挥MCP的强大之处的，正应了Google以及Anthropic最近的研究报告上说的：不要再在chatbot上花力气了。当下的AI Agent特别是MCP以充当LLM的手和脚为趋势已经越来越多的在实际生活和工作中开始发挥作用了。所以，今天我就分享一个：如何实现一个可以执行本地命令的MCP给大家作为相关AI Agent类工作和学习上的参考。注意啦：这个例子来自我的另一个落地的工程-SmartDevops。

为了确保安全我们会让代码全程管控AI Agent对于本地命令的执行。同时为了演示整个设计思路和代码我只挑“查询、监控”一类的命令，而实际这个框架一旦取得了权限是可以执行一切的。

可以执行本地命令的MCP的需求

  1. 制作一个在w
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mcp server、client和本地大模型集成调用
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本地使用 MCP Stdio + Cursor 调用例子
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可以打开 自动运行 的权限 , 就不用每次都给权限了。切换到Agent 模式,只有这个模式才能生效。添加后点击刷新,出现绿色代表服务正常。cursor 版本: 0.48.7。第一次调试的时候可以输入详细一点。### 使用 Stdio 模式。添加一个本地的MCP服务。
MCP实战-本地MCP Server+Cursor实践
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本文介绍了如何编写一个最简单的本地MCP Server，并通过Cursor来使用该MCP Server。
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05-05 440
b、成功之后，先配置本地大模型，我使用的本地千问3，如下配置（本地安装千问3，可参照我其他的文章）切换工作目录（我的工作目录：D:\workspace\mcp\server）c、配置完大模型之后，配置mcp服务器，如下图配置，绿色证明连接成功。依赖包安装成功后，开始编写MCP 服务端代码。帮我计算下20+20，采用mcp add方法。安装成功后，命令查看下是否成功 uv -V。a、创建mymcp.py文件，如下。c、启动MCP Server。a、设置act模式，如下图。点击完成之后，接下来测试。
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大模型的MCP火了，可是无论是Claude官网本身自带Sample还是全网任何一本教程没有一个可以真正应用在生产环境中的。要么就是只能在本地以文件IO流的方式运行要么干脆连编译都出错，真正的mcp server和client是怎么编写的？如何运行在分布式环境？本教程就带大家真正从0开始以“AI计算食物热量“为例带大家真正学习mcp开发的全过程。
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随着最近Manus带动Agent应用的火热，MCP（模型上下文协议）成为很多社区热议的话题。今天为带大家带来深度的MCP解析与实操应用指南，相信看完这篇你应该可以立刻上手MCP。本文目录：MCP概念与架构全解析让我们从一个实际的开发样例开始。假如你开发了一个AI应用，无论是ChatBot还是复杂的Agent，都不会再局限于简单的LLM对话，很多时候你需要与外部世界连接，以访问数据源或使用工具。比如：操控浏览器实现自动化；访问本地文件访问数据库结构，以更好的让AI做编程。
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实时下载和运行工具包的便捷性，使得开发工作更加高效，能够快速迭代和创新，同时促进了开源社区的蓬勃发展。不过需要注意的是，MCP只提供了Streamable HTTP协议层的支持，也就是规范了MCP客户端在使用Streamable HTTP通信时的通信规则，而并没有提供相关的SDK客户端。也就是说，从表面上来看，我们是填写了MCP工具就能使一些客户端自动连接MCP服务器，实际上是首次运行的时候，MCP客户端会先下载这些MCP服务器，然后开启一个子进程运行这个服务器，从而使得客户端随时可以调用其服务。
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filesystem mcp langchain怎么调用
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<think>嗯，用户想了解如何在MCP和LangChain中调用filesystem功能。首先，我需要明确MCP和LangChain各自是什么，以及它们如何与文件系统交互。根据引用内容，MCP（模型上下文协议）似乎涉及多个服务，如server-filesystem、Google Drive集成等，可能用于让LLM访问文件系统。LangChain是一个用于构建基于LLM应用的框架，可能也有文件系统相关的工具。 首先看MCP部分。引用[3]提到Spring AI集成Mcp，并调用server-filesystem实现智能本地文件管理。server-filesystem是MCP的一个标准服务，提供本地文件系统的访问。引用[2]中的例子是用MCP服务集成SCP命令上传文件，说明MCP可以通过工具调用执行文件操作。引用[4]提到使用本地LLM教程的MCP服务器，可能涉及文件访问。 那在MCP中调用filesystem功能，可能需要配置对应的MCP服务，比如modelcontextprotocol/server-filesystem，然后通过API或工具调用来执行操作，如列出文件、读取内容等。可能需要编写MCP客户端，像引用[3]中的Mcp Client那样，或者使用现有的工具如microsoft/markitdown来转换文件格式。 然后是LangChain部分。LangChain通常有文档加载器、工具等组件。比如使用FileSystemToolkit或类似的工具来访问文件系统。可能需要结合MCP的服务，将文件系统操作通过LangChain的Agent来调用。例如，用户的问题触发某个工具，该工具调用MCP的API来执行具体的文件操作。 需要参考用户提供的引用，特别是引用[3]中的集成例子，可能涉及在Spring AI中使用Mcp Client。此外，引用[2]中的示例使用MCP服务集成SCP命令，说明可以通过自定义工具实现特定功能，如上传文件。可能用户需要类似的集成方式，在LangChain中创建工具，调用MCP的文件系统服务。 可能需要分步骤说明：在MCP中配置server-filesystem服务，确保其运行；然后在应用中通过MCP客户端发送请求；在LangChain中创建自定义工具，使用MCP的API或SDK来调用这些功能。同时，注意认证和权限问题，比如免密登录配置，如引用[2]中的例子使用SCP免密传输。 还需要考虑如何将MCP服务与LangChain的Agent结合，可能需要使用LangChain的Tool接口封装MCP的调用。例如，定义一个工具函数，当用户输入特定关键词时，触发文件上传或读取操作，如引用[2]中的“上传微信目录”触发SCP上传。 总结，步骤可能包括：1. 部署MCP的filesystem服务；2. 在应用中集成MCP客户端；3. 在LangChain中创建工具调用MCP服务；4. 配置Agent使用这些工具。需要确保代码示例正确，如Python中调用MCP的API，或者使用已有的SDK。</think>### 如何在MCP和LangChain中调用Filesystem功能 #### 一、在MCP中调用Filesystem功能 MCP（模型上下文协议）通过标准化服务提供文件系统访问能力，以下是具体实现步骤： 1. **部署MCP Filesystem服务** 使用标准实现如 `modelcontextprotocol/server-filesystem` [^3]，支持直接访问本地文件系统。 启动服务示例（基于Java/Quarkus）： ```bash java -jar mcp-filesystem-server.jar ``` 2. **通过MCP协议调用文件操作** 使用HTTP请求或SDK调用服务接口： ```python # Python调用示例 import requests # 列出目录内容 response = requests.post( "http://localhost:8080/mcp/filesystem/list", json={"path": "/Users/syw/project/wechatAr"} ) print(response.json()) ``` 3. **集成自定义工具** 如引用[^2]中通过MCP集成SCP命令实现文件上传： ```python # 定义触发关键词与SCP命令 def upload_wechat_dir(): os.system("scp -r /Users/syw/project/wechatAr root@47.93.xx.xx:/opt/ll") # 注册到MCP工具库 mcp_tools.register("上传微信目录", upload_wechat_dir) ``` --- #### 二、在LangChain中集成MCP Filesystem LangChain通过工具（Tools）和代理（Agents）机制实现文件操作： 1. **直接使用LangChain文件工具** LangChain内置`FileSystemToolkit`： ```python from langchain.agents import initialize_agent from langchain.tools.file_management import FileSystemToolkit toolkit = FileSystemToolkit() agent = initialize_agent(toolkit.get_tools(), llm, agent="structured-chat") agent.run("读取/Users/syw/project/wechatAr/config.json的内容") ``` 2. **结合MCP服务扩展能力** - **步骤1：封装MCP客户端** 参考Spring AI集成方式[^3]，创建Python客户端： ```python class McpFilesystemClient: def list_files(self, path): # 调用MCP服务接口... pass ``` - **步骤2：创建LangChain自定义工具** ```python from langchain.tools import tool @tool("mcp_file_lister") def list_files(path: str) -> str: client = McpFilesystemClient() return client.list_files(path) ``` - **步骤3：代理调用** ```python agent = initialize_agent([list_files], llm, agent="structured-chat") agent.run("列出MCP服务中/opt/ll目录下的文件") ``` --- #### 三、典型应用场景 1. **跨平台文件管理** 通过`Xuanwo/mcp-server-opendal`访问云存储与本地文件[^1]。 2. **LLM增强文件处理** 使用`microsoft/markitdown`将文件转换为Markdown供LLM解析[^1]。 3. **自动化流程触发** 如引用中关键词触发SCP上传，适用于CI/CD场景。 ---
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