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Agently documentation for building AI applications with stable outputs, observable actions, and durable workflows.

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MCP

语言:English · 中文

MCP(Model Context Protocol)向 AI agent 暴露外部工具。Agently 通过 MCPActionExecutor 把 MCP 服务接入 action runtime,所以模型把 MCP tool 与你的 @agent.action_func action 看作同一接口。

服务集成优先使用 URL / Streamable HTTP MCP endpoint;本地开发、桌面客户端或单用户本地 server 使用 stdio command config。SSE endpoint 只作为 legacy 兼容路径。

最小例子

import os
import asyncio
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
from agently import Agently

load_dotenv(find_dotenv())

Agently.set_settings("OpenAICompatible", {
    "base_url": "${ENV.OPENAI_BASE_URL}",
    "api_key": "${ENV.OPENAI_API_KEY}",
    "model": "${ENV.OPENAI_MODEL}",
})

agent = Agently.create_agent()


async def main():
    result = (
        await agent.use_mcp(f"https://mcp.amap.com/mcp?key={os.environ.get('AMAP_API_KEY')}")
        .input("今天上海天气怎么样?")
        .async_start()
    )
    print(result)


asyncio.run(main())

use_mcp(url) 注册 MCP 服务暴露的所有工具。agent 接着把它们作为 {@agent.action_funcuse_tooluse_mcp 工具} 的并集来规划,对模型像同一组。

API

方法 行为
await agent.use_mcp(url) 连接服务、列工具、注册;返回 agent 用于链式调用
await agent.use_mcp(url, headers={...}) 带自定义 HTTP header(auth token 等)
await agent.use_mcp({"mcpServers": {...}}) 使用包含一个或多个 HTTP / stdio server 的 MCP config

默认 executor 会先把 URL + headers= 规范化为 MCP config,再交给 FastMCP。

await agent.use_mcp(
    "https://example.com/mcp",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
)

本地 stdio server 直接传 MCP config:

await agent.use_mcp({
    "mcpServers": {
        "filesystem": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./workspace"],
        }
    }
})

与自定义 action 混用

@agent.action_func
async def lookup_internal(id: str):
    """在内部数据库查记录。"""
    ...


await agent.use_mcp("https://example-mcp/server")
agent.use_actions(lookup_internal)

# 模型现在在同一 plan 里看到 MCP tool + lookup_internal
result = await agent.input(question).async_start()

MCP 提供的 tool 与本地 action 之间没有优先级。模型按名、描述、prompt 上下文来选。

看实际调了什么

请求后查模型实际调的工具:

records = agent.get_action_result()
for r in records:
    print(r)

action 记录也写到 extra.action_logs(兼容入口下是 extra.tool_logs)。

常见错误

另见