mcp-client

# 简单的 MCP 客户端与 LangGraph 代理 一个轻量级的多服务器 MCP（模型上下文协议）客户端实现，使用 LangGraph 代理和 Express.js 以及 TypeScript。 ## 特性 - 使用 TypeScript 的 Express.js 服务器 - 用于处理对话的 LangGraph 代理 - 用于工具集成的 MCP 客户端 - 流式响应 ## 设置 1. 克隆仓库 2. 安装依赖： `npm install` 3. 创建一个 `.env` 文件，包含以下变量： ``` PORT=3000 NODE_ENV=development CORS_ORIGIN=* ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key ``` 4. 构建并启动服务器： `npm run buildnpm start` ## API 端点 ### 初始化聊天 ``` GET /api/chat/init ``` ### 生成聊天 ``` POST /api/chat ``` 请求体： ```json { "input": "Hello, how can you help me?", "characterId": "character_123", "llmConfig": { "model": "claude-3-opus-20240229", "verbose": true }, "chatHistory": [], "mcpServers": [ { "name": "weather-service", "version": "1.0", "url": "https://example-mcp-server.com", "key": "optional_api_key" } ] } ``` ### 关闭聊天 ``` GET /api/chat/close ``` ## MCP 集成 服务器连接到请求中指定的 MCP 服务器，并检索可以被 LangGraph 代理使用的可用工具。 ## 开发 运行带有自动重载的开发服务器： ``` npm run dev ``` ## 示例用法 ```typescript // 发送消息并流式获取响应 const response = await fetch("/api/chat", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ input: "What's the weather in New York?", characterId: "agent1", chatHistory: [], mcpServers: [ { name: "weather-service", version: "1.0", url: "https://my-mcp-server.com", }, ], }), }); // 读取流式响应 const reader = response.body.getReader(); while (true) { const { done, value } = await reader.read(); if (done) break; const text = new TextDecoder().decode(value); const events = text.split("\n\n").filter(Boolean); for (const event of events) { const data = JSON.parse(event); console.log(data); } } ```