LangChain + Gemini + MCP (Tool Server)

该项目展示了如何使用Google的gemini-2.0-flash模型通过LangChain创建一个chain，并通过stdio连接方式使用MCP（多链协议）与自定义工具集成。

✨ 功能

该chain能够：

• 使用Gemini解释自然语言。
• 通过MCP使用外部工具——在本示例中是一个数学表达式计算器。
• 本地运行一个自动连接到chain的工具服务器。

🔧 要求

• Python 3.10+
• uv（或传统的pip）

📦 安装

使用uv（推荐）

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

或者使用传统的pip

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

创建一个.env文件：

GOOGLE_API_KEY=sua_chave_google_api

🚀 运行

1. 运行工具服务器（MCP）

首先，运行工具服务器。这个服务器将处理数学表达式。

python server.py

2. 运行客户端

接下来，运行客户端，它会连接到服务器并发送请求，将问题传递给chain并接收计算结果。

python client.py

工作原理？

• Chain使用Google的Gemini-Pro模型来解析自然语言。
• 使用该模型和PromptTemplate创建了一个LLMChain，用于从一个问题中提取数学表达式。
• 提取的表达式随后通过MCP协议传递给计算器工具。
• MCP服务器计算数学表达式并返回结果。