Как создать MCP-сервер и агент LangChain на Python | Полное руководство | (FastMCP + LangChain)

Как создать MCP-сервер и агент LangChain на Python | Полное руководство | (FastMCP + LangChain)

Узнайте, как создать полнофункциональный ИИ-агент на Python с использованием MCP (Model Context Protocol) и LangChain! 🚀
В этом практическом руководстве мы создадим простой MCP-сервер, предоставляющий пользовательские инструменты, а затем подключим его к агенту LangChain на основе модели Llama 3.1 от Groq для выполнения реальных задач (например, решения математических задач).

Это видео идеально подходит для новичков и разработчиков, которые хотят понять, как MCP-серверы расширяют возможности агентов и как заставить ваши модели ИИ динамически использовать внешние инструменты.

🧩 Что вы узнаете

✅ Что такое MCP (Model Context Protocol)
✅ Как LangChain подключается к серверам MCP
✅ Настройка сервера FastMCP на Python
✅ Определение пользовательских инструментов (сложение, умножение)
✅ Подключение MCP к LangChain с помощью MultiServerMCPClient
✅ Использование модели Llama 3.1 от Groq с агентом LangChain
✅ Тестирование агента для выполнения реальных вычислений

📂 Файлы кода

mcp_server.py → определяет математические инструменты

agent.py → подключает LangChain к серверу MCP

Весь код подробно объяснен с визуализацией концепций и демонстрацией в реальном времени!

🔗 Ресурсы

🧠 Документация LangChain: https://python.langchain.com

⚙️ Справочник MCP: https://modelcontextprotocol.io

⚡ API Groq: https://groq.com

#LangChain #MCP #PythonAI #AIagent #Groq #Llama3 #FastMCP #CodingTutorial #AITools #LangChainTutorial