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from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
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from hello_agents.tools import MCPTool
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print("=" * 70)
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print("方式1：使用内置演示服务器")
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print("=" * 70)
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agent = SimpleAgent(name="助手", llm=HelloAgentsLLM())
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# 无需任何配置，自动使用内置演示服务器
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# 内置服务器提供：add, subtract, multiply, divide, greet, get_system_info
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mcp_tool = MCPTool() # 默认name="mcp"
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agent.add_tool(mcp_tool)
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# 智能体可以使用内置工具
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response = agent.run("计算 123 + 456")
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print(response) # 智能体会自动调用add工具
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print("\n" + "=" * 70)
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print("方式2：连接外部MCP服务器（使用多个服务器）")
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print("=" * 70)
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# 重要：为每个MCP服务器指定不同的name，避免工具名称冲突
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# 示例1：连接到社区提供的文件系统服务器
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fs_tool = MCPTool(
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name="filesystem", # 指定唯一名称
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description="访问本地文件系统",
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server_command=["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
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)
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agent.add_tool(fs_tool)
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# 示例2：连接到自定义的 Python MCP 服务器
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# 关于如何编写自定义MCP服务器，请参考10.5章节
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custom_tool = MCPTool(
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name="custom_server", # 使用不同的名称
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description="自定义业务逻辑服务器",
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server_command=["python", "my_mcp_server.py"]
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)
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agent.add_tool(custom_tool)
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print("\n当前Agent拥有的工具：")
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print(f"- {mcp_tool.name}: {mcp_tool.description}")
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print(f"- {fs_tool.name}: {fs_tool.description}")
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print(f"- {custom_tool.name}: {custom_tool.description}")
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# Agent现在可以自动使用这些工具！
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response = agent.run("请读取my_README.md文件，并总结其中的主要内容")
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print(response) |