本系列分享前七篇分别讲述了
- LangChain&LangGraph的核心原理
- LangChain接入大模型的基本方法
- LangChain核心概念——链
- LangChain记忆存储与多轮对话机器人搭建
- LangChain接入工具基本流程
- LangChain Agent API快速搭建智能体
- LangChain多智能体浏览器自动化
上篇文章分享了如何利用LangChain调用PlayWright工具函数搭建智能体实现浏览器自动化, 大家学习完成后基本掌握了LangChain编写大模型智能体调用外部工具函数的技巧。随着大模型技术的不断发展，借助MCP技术快速实现智能体已经成为当前智能体开发的首选方法，作为宇宙第一Agent开发框架，LangChain自然也具备与MCP服务器对接的强大功能，本期分享我们一起来学习LangChain接入MCP的完整实现流程。
本系列分享是笔者结合自己学习工作中使用LangChain&LangGraph经验倾心编写，力求帮助大家体系化快速掌握LangChain&LangGraph AI Agent智能体开发的技能！大家感兴趣可以关注笔者掘金账号和系列专栏。更可关注笔者同名微信公众号: 大模型真好玩, 每期分享涉及的代码均可在公众号私信: LangChain智能体开发获得。
MCP（全称是Model Context Protocol，模型上下文协议）, 是由Claude母公司Anthropic于2024年11月正式提出。
MCP的核心作用是统一了Agent开发过程中大模型调用外部工具的技术实现流程，从而大幅提高了Agent开发效率。在MCP诞生前，大模型通过Function Calling技术与工具函数对接，不同的工具函数有不同的调用方式，要连接这些外部工具开发Agent就必须“每一把锁单独配一把钥匙”，开发工作非常繁琐。
Agent 智能体
而MCP的诞生，则统一了这些外部工具的调用流程，使得无论什么样的工具都可以借助MCP技术按照统一的流程快速接入到大模型中从而大幅加快Agent开发效率。这就好比现在很多设备都可以使用type-c和电脑连接。
从技术实现角度，我们可以将MCP看成是Function Calling的一种封装，通过架构和一整套开发工具来规范化开发流程。程序员可以根据MCP协议开发包含不同工具功能的MCP服务端，并将这些服务端分享出来方便大家接入，减少了重复的开发工作，大大加速了Agent开发效率。
此前笔者曾分享了MCP从入门到精通的多篇文章，在学习本篇分享前大家需简单了解MCP完整技术体系，详细内容可见笔者掘金专栏: juejin.cn/column/7537…
本期分享我们使用LangChain编写代码调用PlayWright MCP实现浏览器自动化。LangChain调用MCP的原理是将MCP的工具函数直接转换为LangChain的工具函数，然后通过预定义的MCP_Client实现与自行编写或者官方MCP Server的读写操作。简而言之，我们只需要使用LangChain编写MCP Client 客户端代码即可。
- 首先在我们之前创建的虚拟环境中执行如下命令安装LangChain MCP的相关依赖:
- 其次要调用PlayWright官方的浏览器工具需要本地安装node.js，详细的安装流程这里不再赘述，大家可参考我的文章不写一行代码! VsCode+Cline+高德地图MCP Server 帮你搞定和女友的出行规划（附原理解析）。
- 最后编写配置文件，在项目目录下新建文件，在mcp汇总网站中找到PlayWright的配置并写入文件中，同时添加MCP通信方式的配置项。完整内容如下, 基本原理是通过下载PlayWright MCP Server到本地并通过方式与LangChain搭建的MCP Client进行通信。
- 引入相关依赖, LangChain通过构建MCP服务端连接工具。
- 创建环境配置类，保存DeepSeek大模型的等相关配置，通过函数加载mcp服务器配置文件。
- 编写MCP接入智能体, 代码如下:
以上代码中的关键部分是LangChain连接多台MCP服务器，首先通过创建MCP Server连接对象，其次通过将连接后的MCP Server中的方法全部转换为LangChain可用的工具函数。我们查看的源码，可以看到内部调用了函数一键将连接MCP Server的所有工具函数转化为标准的LangChain工具，所以可以直接在LangChain环境中进行使用:
转换之后智能体构建的三要素模型、提示词和工具函数具备完全，可以使用我们内容讲过的和构建并执行智能体。
- 编写主函数执行智能体，本期分享使用与上篇相同的案例，要求智能体爬取Copilot官方介绍页并总结相关内容”访问这个网站 www.microsoft.com/en-us/micro… 并帮我总结一下这个网站的内容”，执行结果如下，可以看到PlayWright MCP自动打开浏览器并导航到相关页面进行爬取分析:
完整代码如下:
本期内容分享了LangChain接入MCP服务端的实现流程，基本原理是LangChain编写MCP客户端并将MCP服务端函数通过转化为LangChain可识别函数并构建智能体，本期内容通过PlayWright自动爬虫项目演示了LangChain+MCP的基本流程。学习完MCP主题，下期内容笔者将使用LangChain搭建一个RAG知识库系统，大家期待一下吧！
本系列分享预计会有20节左右的规模，保证大家看完一定能够掌握LangChain&LangGraph的开发能力，大家感兴趣可关注笔者掘金账号和专栏，更可关注笔者的同名微信公众号：大模型真好玩， 本系列分享的全部代码均可在微信公众号私信笔者: LangChain智能体开发 免费获得
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