tangyuanAI

外观

MCP 客户端（Model Context Protocol） ​

v1.0.0+。MCP 让 Agent 接入外部 stdio 工具服务器（本地进程）。tangyuanAI 支持 MCPClient 类（多实例、AI 可持有）和旧的全局 register_mcp_tools API。

快速上手：MCPClient（类化） ​

python
import tangyuanAI as t
from tangyuanAI.mcp_client import MCPClient

# 1. 类化：subclass + 类属性
class NotionMCP(MCPClient):
    server_path = "./mcp_servers/notion.py"   # 类属性：MCP server 脚本路径

m = NotionMCP()
async with m:
    tools = await m.list_tools()              # → [{name, description, inputSchema}, ...]
    result = await m.call_tool("search", {"query": "meeting notes"})
    print(result)

用法 2：直接构造：

python
m = MCPClient(server_path="./mcp_servers/github.py", name="github")
await m.connect()
tools = await m.list_tools()
await m.call_tool("list_repos", {"owner": "secret-tangyuan"})
await m.close()

注册给 Agent（tool bridge）：

python
names = m.register_tools()     # → ['notion_search', 'notion_get', ...]
# Agent 通过 Function Calling 直接调用

旧 API（全局函数，向后兼容） ​

python
import tangyuanAI as t
# 一行调（内部 spawn stdio 子进程 + 注册工具）
n = t.register_mcp_tools("./mcp_servers/github.py")
# n = 注册的工具数

t.close_mcp_session("./mcp_servers/github.py")
t.get_session_info()              # → 列出所有会话
t.close_all_mcp_sessions()

MCPServer 方言（MCP 协议本身是标准的） ​

MCP server 是一个标准 stdio JSON-RPC 程序，与框架无关。部署到 mcp_servers/ 目录即可。

注意 ​

  • server_path 指向本地脚本（.py 或 .js），MCPClient 内部用 stdio spawn 子进程
  • async with m: 自动 connect/close（释放 stdio 进程）
  • 多个 MCPClient 互不干扰（每个实例一个独立进程）