Claude Info
AI-инструменты

mcp-agent

lastmile-ai/mcp-agent

mcp-agent — компонуемый Python-фреймворк для построения агентов с полной поддержкой MCP: инструменты, ресурсы, OAuth, Sampling. Реализует паттерны из «Building Effective Agents» (Anthropic) и масштабируется до production через Temporal без изменения API.

Подключение

terminal
bash
uv add "mcp-agent"

README

Обзор

mcp-agent — простой и компонуемый фреймворк для создания эффективных агентов на базе Model Context Protocol.

[!Note] Концепция mcp-agent: MCP — это всё, что нужно для построения агентов, а простые паттерны надёжнее сложных архитектур при разработке качественных агентов.

mcp-agent предоставляет следующее:

  1. Полная поддержка MCP: полная реализация MCP с автоматическим управлением жизненным циклом соединений с MCP-серверами.
  2. Эффективные паттерны агентов: реализует все паттерны из руководства Anthropic Building Effective Agents в компонуемом виде — их можно объединять в цепочки.
  3. Устойчивые агенты: работает как для простых агентов, так и для сложных рабочих процессов на базе Temporal — с поддержкой паузы, возобновления и восстановления без изменения API агента.

В совокупности это самый простой и удобный способ создавать надёжные агентные приложения.

Мы приветствуем любые вклады, отзывы и помощь в развитии проекта.

Минимальный пример

py
import asyncio

from mcp_agent.app import MCPApp
from mcp_agent.agents.agent import Agent
from mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm_openai import OpenAIAugmentedLLM

app = MCPApp(name="hello_world")

async def main():
    async with app.run():
        agent = Agent(
            name="finder",
            instruction="Use filesystem and fetch to answer questions.",
            server_names=["filesystem", "fetch"],
        )
        async with agent:
            llm = await agent.attach_llm(OpenAIAugmentedLLM)
            answer = await llm.generate_str("Summarize README.md in two sentences.")
            print(answer)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

# Добавьте ключ LLM API в `mcp_agent.secrets.yaml` или задайте его через переменную окружения.
# Подробнее о конфигурации и секретах — в руководстве по началу работы:
# https://docs.mcp-agent.com/get-started/overview

Краткий обзор возможностей

Установка

pip install mcp-agent

Подробнее — в руководстве по началу работы.

Документация

Полная документация доступна на docs.mcp-agent.com.

Лицензия

Распространяется под лицензией Apache 2.0. Подробнее см. в файле LICENSE.

Похожие MCP-серверы