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基于 mcphost 的智能体开发实战指南

发布日期：2025-03-13 13:31:11 浏览次数： 1557 来源：Grafana 爱好者

在 MCP Server 开发调试过程中，除了图形化工具 MCP Host，我更推荐使用轻量化CLI工具 mcphost（项目地址：mark3labs/mcphost）。

这款仅 5MB 的零依赖工具支持 Anthropic、Ollama、OpenAI 三大模型平台，为开发者提供灵活的选择。

配置和基本使用

例如我这里使用阿里的千问大模型，其命令大致为

export OPENAI_API_KEY=xxxxx. # 设置千问 API keyexport OPENAI_URL='https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
mcphost \    --openai-url $OPENAI_URL \    --model openai:qwen-max \    --config ./mcp.json

当程序启动后，可以看到类似输出

实战案例解析

通过 mark3labs/mcp-go SDK 构建的 MCP Server 实现特定网址抓取和内容解析，最后格式化输出，具体步骤如下：

1. 工具定义：创建Python执行工具描述，描述主要内容为：

在隔离环境中执行Python代码。可以使用Playwright和无头浏览器进行网页抓取。当你需要实时信息、内部没有这些信息且没有其他工具能够提供这些信息时，可使用此工具。由于所有输出仅通过标准输出（stdout）或标准错误输出（stderr）返回，因此务必使用打印语句！请注意，所有代码都在临时容器中运行，因此模块和代码不会保留！

2. 执行流程：

接收大模型生成的 Python 代码及依赖清单
在独立 Docker 环境执行代码
捕获 stdout/stderr 返回结果

3. 运行效果

提问1：获取star数>50的最新10个Go开源项目

追加提问2：详细说明首个项目内容

可以看到以上两个任务，系统自动触发 python-executor 工具，并依次完成对应网址抓取和内容输出。

好了我们的示例程序已经完成，可以看到使用 mcphost 能够快速集成现有的 mcp server，这大大降低了智能 cli 程序的开发难度。

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