Как создать MCP-сервер и агент LangChain на Python | Полное руководство | (FastMCP + LangChain) скачать в хорошем качестве

Как создать MCP-сервер и агент LangChain на Python | Полное руководство | (FastMCP + LangChain)

Как создать MCP-сервер и агент LangChain на Python | Полное руководство | (FastMCP + LangChain) Узнайте, как создать полнофункциональный ИИ-агент на Python с использованием MCP (Model Context Protocol) и LangChain! 🚀 В этом практическом руководстве мы создадим простой MCP-сервер, предоставляющий пользовательские инструменты, а затем подключим его к агенту LangChain на основе модели Llama 3.1 от Groq для выполнения реальных задач (например, решения математических задач). Это видео идеально подходит для новичков и разработчиков, которые хотят понять, как MCP-серверы расширяют возможности агентов и как заставить ваши модели ИИ динамически использовать внешние инструменты. 🧩 Что вы узнаете ✅ Что такое MCP (Model Context Protocol) ✅ Как LangChain подключается к серверам MCP ✅ Настройка сервера FastMCP на Python ✅ Определение пользовательских инструментов (сложение, умножение) ✅ Подключение MCP к LangChain с помощью MultiServerMCPClient ✅ Использование модели Llama 3.1 от Groq с агентом LangChain ✅ Тестирование агента для выполнения реальных вычислений 📂 Файлы кода mcp_server.py → определяет математические инструменты agent.py → подключает LangChain к серверу MCP Весь код подробно объяснен с визуализацией концепций и демонстрацией в реальном времени! 🔗 Ресурсы 🧠 Документация LangChain: https://python.langchain.com ⚙️ Справочник MCP: https://modelcontextprotocol.io ⚡ API Groq: https://groq.com #LangChain #MCP #PythonAI #AIagent #Groq #Llama3 #FastMCP #CodingTutorial #AITools #LangChainTutorial