1. LangChain使用MCP
Written: 2026.06LangChain调用MCP是可以将MCP的工具直接转换为LangChain的工具，然后通过预定义的MCP_Client实现与外部MCP的读写操作，换而言之就是我们需要改写原先的client，将原先的Function calling调用逻辑修改为LangChain调用逻辑
2. 创建 mcp server
创建 mcp server
import json
import os
import httpx
import dotenv
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from loguru import logger
dotenv.load_dotenv()
# 创建FastMCP实例，用于启动天气服务器SSE服务
mcp = FastMCP("WeatherServerSSE", host="0.0.0.0", port=8000)
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""
查询指定城市的即时天气信息。
参数 city: 城市英文名，如 Beijing
返回: OpenWeather API 的 JSON 字符串
"""
url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {
"q": city,
"appid": os.getenv("OPENWEATHER_API_KEY"),
"units": "metric",
"lang": "zh_cn"
}
resp = httpx.get(url, params=params, timeout=10)
data = resp.json()
logger.info(f"查询 {city} 天气结果：{data}")
return json.dumps(data, ensure_ascii=False)
if __name__ == "__main__":
logger.info("启动 MCP SSE 天气服务器，监听 http://0.0.0.0:8000/sse")
# 运行MCP客户端，使用Server-Sent Events(SSE)作为传输协议
mcp.run(transport="sse")
运行 server，创建FastMCP实例，用于启动天气服务器SSE服务
# uv run server.py
2025-08-20 10:27:26.789 | INFO | __main__:<module>:36 - 启动 MCP SSE 天气服务器，监听 http://0.0.0.0:8000/sse
3. 创建 mcp配置文件
创建 mcp.json 配置文件
{
"mcpServers": {
"weather": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
"transport": "sse"
},
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-fetch"
],
"transport": "stdio"
}
}
}
4. Langchain 客户端
Langchain 客户端
import asyncio
import json
from typing import Any, Dict
from dotenv import load_dotenv
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langchain_ollama import ChatOllama
from loguru import logger
# 加载 .env 文件中的环境变量，override=True 表示覆盖已存在的变量
load_dotenv(override=True)
def load_servers(file_path: str = "mcp.json") -> Dict[str, Any]:
"""
从指定的 JSON 文件中加载 MCP 服务器配置。
参数:
file_path (str): 配置文件路径，默认为 "mcp.json"
返回:
Dict[str, Any]: 包含 MCP 服务器配置的字典，若文件中没有 "mcpServers" 键则返回空字典
"""
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
data = json.load(file)
return data.get("mcpServers", {})
async def run_chat_loop() -> None:
"""
启动并运行一个基于 MCP 工具的聊天代理循环。
该函数会：
1. 加载 MCP 服务器配置；
2. 初始化 MCP 客户端并获取工具；
3. 创建基于 Ollama 的语言模型和代理；
4. 启动命令行聊天循环；
5. 在退出时清理资源。
返回:
None
"""
# 1️⃣ 加载服务器配置
servers_cfg = load_servers()
# 2️⃣ 初始化 MCP 客户端并获取工具
mcp_client = MultiServerMCPClient(servers_cfg)
tools = await mcp_client.get_tools()
logger.info(f"✅ 已加载 {len(tools)} 个 MCP 工具： {[t.name for t in tools]}")
# 3️⃣ 初始化语言模型、提示模板和代理执行器
llm = ChatOllama(model="qwen3:8b", reasoning=False)
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 4️⃣ CLI 聊天
logger.info("\n🤖 MCP Agent 已启动，输入 'quit' 退出")
while True:
user_input = input("\n你: ").strip()
if user_input.lower() == "quit":
break
try:
result = await agent_executor.ainvoke({"input": user_input})
print(f"\nAI: {result['output']}")
except Exception as exc:
logger.error(f"\n⚠️ 出错: {exc}")
# 5️⃣ 清理
logger.info("🧹 会话已结束，Bye!")
if __name__ == "__main__":
# 启动异步事件循环并运行聊天代理
asyncio.run(run_chat_loop())
5. 访问验证
访问验证
2025-08-20 10:42:03.213 | INFO | __main__:run_chat_loop:21 - ✅ 已加载 2 个 MCP 工具： ['get_weather', 'fetch']
你: 2025-08-20 10:42:04.410 | INFO | __main__:run_chat_loop:28 -
🤖 MCP Agent 已启动，输入 'quit' 退出
上海天气怎么样
> Entering new AgentExecutor chain...
Invoking: `get_weather` with `{'city': 'Shanghai'}`
{"coord": {"lon": 121.4581, "lat": 31.2222}, "weather": [{"id": 800, "main": "Clear", "description": "晴", "icon": "01d"}], "base": "stations", "main": {"temp": 35.36, "feels_like": 39.24, "temp_min": 35.36, "temp_max": 35.36, "pressure": 1007, "humidity": 44, "sea_level": 1007, "grnd_level": 1006}, "visibility": 10000, "wind": {"speed": 2.82, "deg": 125, "gust": 1.69}, "clouds": {"all": 1}, "dt": 1755657672, "sys": {"country": "CN", "sunrise": 1755638574, "sunset": 1755685962}, "timezone": 28800, "id": 1796236, "name": "Shanghai", "cod": 200}上海的天气晴朗，当前温度为35.36°C，体感温度为39.24°C。湿度为44%，风速为2.82 m/s，风向为125度。天气条件良好，适合外出活动。
> Finished chain.
AI: 上海的天气晴朗，当前温度为35.36°C，体感温度为39.24°C。湿度为44%，风速为2.82 m/s，风向为125度。天气条件良好，适合外出活动。
你: https://github.langchain.ac.cn/langgraph/reference/mcp/总结这篇文档
> Entering new AgentExecutor chain...
Invoking: `fetch` with `{'max_length': 10000, 'raw': False, 'url': 'https://github.langchain.ac.cn/langgraph/reference/mcp/'}`
Contents of https://github.langchain.ac.cn/langgraph/reference/mcp/:
MCP 适配器 - LangChain 框架
…………