🚀 SmolAgents + MCP 服务器
本项目展示了如何运用 SmolAgents 库构建一个 AI 助手，该助手可进行网络搜索，抓取并爬取网站。这一功能通过集成 Brave Search 和 Crawl4ai 模型上下文协议（MCP）服务器得以实现。
🚀 快速开始
先决条件
在运行此项目前，请确保已安装以下依赖项：
smolagentspython-dotenvmcp@modelcontextprotocol/server-brave-search（通过 npm/npx 全局安装）litellm
您可以使用 pip 安装 Python 包：
pip install -r requirements.txt
同时，请确保已安装 Node.js、npm/npx 以及 uv，以便运行 MCP 服务器。
环境变量
在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加以下变量：
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
请将 your_brave_api_key 和 your_openai_api_key 替换为您实际的 API 密钥。
使用方法
- 克隆仓库或下载脚本 (
smolagent_with_mcp.py)。 - 在终端中导航至项目目录。
- 运行脚本：
python smolagent_with_mcp.py
- 输入搜索查询与助手进行交互。输入
exit或quit可终止会话。
代码将代理的初始化和主要交互循环封装在 Python 类 (SmolAgentWithMCP) 中，这种面向对象的方法实现了模块化设计，便于扩展代理功能，例如集成更多的 MCP 服务器及其工具。
✨ 主要特性
- 模块化设计：代码采用面向对象的方法，将代理的初始化和交互循环封装在
SmolAgentWithMCP类中，方便扩展功能。 - 可扩展性：能够轻松添加更多的 MCP 服务器和工具，以增强代理的能力。
📦 安装指南
依赖安装
使用以下命令安装 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt
同时，要确保系统已安装 Node.js、npm/npx 以及 uv，用于运行 MCP 服务器。
环境变量配置
在项目根目录创建 .env 文件，并添加 API 密钥：
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
💻 使用示例
基础用法
以下是一个完整的示例脚本 smolagent_with_mcp.py：
from smolagents import SmolAgentWithMCP
from modelcontextprotocol.server_brave_search import StdioServerParameters
def main():
# 定义 MCP 服务器参数
brave_server_params = StdioServerParameters()
crawl4ai_server_params = StdioServerParameters()
# 初始化代理并运行
agent = SmolAgentWithMCP([brave_server_params, crawl4ai_server_params])
agent.run()
if __name__ == "__main__":
main()
高级用法
smolagent_with_mcp.py 文件的结构支持以模块化方式轻松添加更多的 MCP 服务器和工具。要添加新的 MCP 服务器，可按以下步骤操作：
- 定义新服务器的
StdioServerParameters，需指定运行服务器的命令、参数以及必要的环境变量（类似于brave_server_params和crawl4ai_server_params的定义方式）。 - 将新定义的服务器参数对象添加到
main函数中的server_list中。BraveSearchAgentApp类会自动初始化新的服务器，并将其工具纳入代理的能力范围。
示例：
# 定义新服务器的参数（用实际命令和参数替换）
new_server_params = StdioServerParameters(
command="your_server_command",
args=["arg1", "arg2"],
env={"YOUR_API_KEY": os.getenv("YOUR_API_KEY")},
)
def main():
# 定义 MCP 服务器参数列表
server_list = [
brave_server_params,
crawl4ai_server_params,
new_server_params
]
# 初始化代理并运行
agent = SmolAgentWithMCP(server_list)
agent.run()
if __name__ == "__main__":
main()
📚 详细文档
备注
- 确保
npx已安装且可在系统 PATH 中使用，因为运行 Brave Search MCP 服务器需要它。 - SmolAgents 中的
ToolCallingAgent会以结构化格式（如 JSON）输出工具调用，这些调用随后由环境执行（在本例中为主脚本中的主要循环使用MCPClient执行）。
添加更多 MCP 服务器
要添加新的 MCP 服务器，可参考以下步骤：
- 定义新服务器的
StdioServerParameters，指定运行命令、参数和环境变量。 - 将新服务器参数添加到
main函数的server_list中。
📄 许可证
该项目采用 MIT 许可证，您可自由使用、修改和分发代码。