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# LangChain Learning Project
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> 基于 LangChain 1.0.3 的 AI Agent 学习项目，展示如何使用 MCP (Model Context Protocol) 构建智能代理
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## 项目概述
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本项目是一个 LangChain 学习与实践项目，演示了如何构建具有外部工具调用能力的 AI Agent。通过集成 MCP 服务器，实现了对外部服务的调用，如天气查询、数学运算、学术搜索等功能。
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## 技术栈
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| 技术 | 版本 | 用途 |
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|------|------|------|
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| **LangChain** | 1.0.3 | 核心框架 |
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| **LangChain-Community** | 0.4.1 | 社区组件 |
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| **LangChain-MCP-Adapters** | ≥0.1.11 | MCP 客户端 |
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| **FastMCP** | ≥2.13.0 | MCP 协议实现 |
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| **LangChain-Ollama** | ≥1.0.0 | Ollama 本地模型 |
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| **LangGraph** | - | Agent 记忆组件 |
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## 项目结构
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```
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langchain-learning/
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├── agent/
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│ ├── langchain_agent.py # MCP Agent (Ollama + weather + math)
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│ └── langchain_agent_tool_mcp.py # 扩展 Agent (+ arxiv + wikipedia + 自定义工具)
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├── mcp/
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│ ├── math_server.py # 数学运算 MCP 服务器 (stdio)
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│ └── get_weather_server.py # 天气查询 MCP 服务器 (HTTP)
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├── ollama/
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│ └── ollama_demo.py # Ollama 本地模型调用示例
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├── main.py # 程序入口
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├── pyproject.toml # 项目配置
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└── .env # 环境变量 (API Keys)
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## 功能特性
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### MCP 服务器
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| 服务器 | 功能 | 传输方式 | 端口 |
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|--------|------|----------|------|
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| `math_server` | 加法、乘法运算 | stdio | - |
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| `weather_server` | 城市天气查询 | HTTP/SSE | 9000 |
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### 支持的 LLM
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| 模型 | 类型 | 调用方式 |
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| `gemma4:e2b` / `gemma4:26b` | Ollama 本地 | `langchain_ollama` |
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| `Qwen/Qwen3-14B` | SiliconFlow 云端 | OpenAI 兼容接口 |
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### 工具集成
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| 来源 | 工具 |
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| **MCP Servers** | `get_weather`, `add`, `multiply` |
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| **内置 (load_tools)** | `arxiv`, `wikipedia` |
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| **自定义** | `greet(name)` |
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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uv sync
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```
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### 2. 配置环境变量
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编辑 `.env` 文件：
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```env
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# Ollama (本地)
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OLLAMA_API_KEY=ollama
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OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
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# SiliconFlow (可选云端)
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SILICONFLOW_API_KEY=your_siliconflow_key
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SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
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# 天气API
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WEATHER_API_KEY=your_weatherapi_key
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```
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### 3. 启动 MCP 服务器
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```bash
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# 终端 1: 启动天气服务器 (HTTP)
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python mcp/get_weather_server.py
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# 终端 2: 启动数学服务器 (stdio)
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python mcp/math_server.py
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```
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### 4. 运行 Agent
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```bash
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# Agent 1: Ollama + MCP (weather + math)
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python agent/langchain_agent.py
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# Agent 2: Ollama + MCP + 内置工具 + 自定义工具
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python agent/langchain_agent_tool_mcp.py
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```
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### 5. Ollama 直接调用示例
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```bash
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python ollama/ollama_demo.py
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```
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## 使用示例
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```
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请输入你的问题（输入exit则退出） > 北京天气怎么样
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计算过程:
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- 调用工具: get_weather({'city': '北京'})
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- get_weather 的结果是: {"location":{"name":"北京",...},"current":{"temp_c":22.0,...}}
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最终答案: 北京的天气晴朗，温度约22°C。
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```
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## Agent 对比
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| Agent | 模型 | MCP | 内置工具 | 自定义工具 |
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|-------|------|-----|----------|------------|
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| `langchain_agent.py` | Ollama | ✅ weather, math | ❌ | ❌ |
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| `langchain_agent_tool_mcp.py` | Ollama | ✅ weather, math | ✅ arxiv, wikipedia | ✅ greet |
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## 核心代码说明
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### MCP 客户端配置
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```python
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client = MultiServerMCPClient({
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"weather": {
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"url": "http://localhost:9000/mcp",
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"transport": "streamable_http",
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},
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"math": {
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"command": sys.executable, # 使用当前解释器
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"args": ["./mcp/math_server.py"],
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"transport": "stdio"
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}
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})
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```
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### Agent 创建
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```python
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from langchain.agents import create_agent
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from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
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agent = create_agent(
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model=llm,
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tools=tools,
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checkpointer=InMemorySaver() # 会话记忆
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)
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```
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## 依赖列表
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核心依赖见 `pyproject.toml`：
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- `langchain >= 1.0.3`
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- `langchain-community >= 0.4.1`
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- `langchain-mcp-adapters >= 0.1.11`
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- `langchain-ollama >= 1.0.0`
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||
- `fastmcp >= 2.13.0.2`
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- `wikipedia >= 1.4.0`
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- `arxiv >= 2.2.0`
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## 学习资源
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- [LangChain 官方文档](https://python.langchain.com/)
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- [MCP 协议规范](https://modelcontextprotocol.io/)
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- [LangChain GitHub](https://github.com/langchain-ai/langchain)
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||
- [FastMCP 文档](https://github.com/jlowin/fastmcp)
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## License
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MIT License
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