十二、使用Chinlit AI构建MCP智能体

Chainlit 是一个用于用 Python 构建 AI 应用的平台。它内置支持 MCP 服务器,因此你可以配置你的应用程序以发现可用的 MCP 工具,并将工具调用集成到应用流程中,以实现更优的效果。你还可以将 Chainlit 应用与服务器推送事件(SSE)和命令行(stdio)等服务进行集成。在以下示例中,我们将把一个 Chainlit 应用连接到 Linear MCP 服务器,以便应用可以管理 Linear 的问题、项目和团队。你可以使用本示例中的 Linear 工具创建、更新、搜索或获取用户问题,或在问题中添加评论。

img首先,我们需要注册 MCP 连接:在此步骤中,你应当实现 Chainlit异步函数on_mcp_connect,以建立成功的连接。你还可以实现函数on_mcp_disconnect来进行清理工作`。

# pip install chainlit

import chainlit as cl
from mcp import ClientSession

@cl.on_mcp_connect
asyncdefon_mcp_connect(connection, session: ClientSession):
"""Called when an MCP connection is established"""
# Your connection initialization code here
# This handler is required for MCP to work

@cl.on_mcp_disconnect
asyncdefon_mcp_disconnect(name: str, session: ClientSession):
"""Called when an MCP connection is terminated"""
# Optional handler: Cleanup your code here

其次,需要配置 MCP 客户端(Chainlit、LangChain、Mastra):为了让 MCP 服务器与 Chainlit 应用正常工作,客户端应通过 Chainlit 的界面提供连接信息。

img
该配置包括以下内容:

  • 代表连接名称的唯一标识符。
  • 客户端类型:你应当指定是使用 SSE 还是 stdio。使用 SSE 时,需要添加 URL 端点;而使用 stdio 时,则需要一个完整的命令(例如:npx your-tool-package)。下面是完整命令的示例:
npx -y linear-mcp-server --tools=all --api-key=lin_api_your_linear_API_Key

建立 MCP 服务器连接后,大家可以在 MCP 会话中执行工具。最终,你可以通过工具调用,将 MCP 工具无缝集成到你的 Chainlit 应用的模型或代理(agents)中。你可以在 GitHub 上的 Chainlit 示例应用中找到此 Linear MCP 集成的完整源代码。

img

代码链接:https://github.com/Chainlit/cookbook/tree/main/mcp-linear


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