告别复杂代码！Python轻松实现你的第一个AI Agent
从上一篇文章中，学完之后已经可以通过创建agent来跟大模型对话，并且在创建agent的时候，发现是可以指定tools的。那么今天来学习一下怎么创建tools。这里会要用到mcp协议。让我们先来看一下MCP是什么？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic于2024年11月推出的开放标准协议，旨在统一大语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间的通信方式。
MCP支持两种传输模式：
STDIO：本地进程间通信，适用于同一设备
HTTP + SSE：远程通信，支持跨网络访问
后面推出了Streamable HTTP用来替代传统HTTP+SSE，更灵活高效。
接下来推荐几个mcp servers的地址：
https://www.mcpworld.com/
https://mcp.so/
https://mcpservers.org/
接下来看看通过python是怎么创建一个mcp的工具：
import asynciofrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient def get_zhipu_web_search_mcp_tools(): client = MultiServerMCPClient( { "search": { "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search/sse?Authorization=2a2760c8282d48a9a5d46952a801f906.S8rgYPM5tP9yszZB", "transport": "sse", } } ) tools = asyncio.run(client.get_tools()) return tools #接下来在创建agent的时候就可以指定使用tools了model = get_default_model() agent = create_agent( model=model, tools=get_zhipu_web_search_mcp_tools(), system_prompt="You are a helpful assistant")配合UI页面调用的话效果如下：在与AI对话的时候，会自动的帮我们去调用工具进行搜索。
上面案例中是用到了质谱的一个搜索的mcp服务，mcp的链接需要用到一个api调用的apikey ，邀请注册链接:https://www.bigmodel.cn/claude-code?ic=AJSDDSZE8X
更多的mcp工具也可以从上面的几个网站上去搜索进行使用，关于在langchain里面用mcp tools，也可以参考官网的一些文档：
https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/mcp#use-mcp-tools
