mcp-use 是一款开源 MCP 客户端库，专为开发者设计，旨在将任何兼容 LangChain 的大型语言模型 (LLM) 连接至任意 MCP 服务器。它使开发者能够构建具有工具访问能力的自定义 AI 代理，同时摆脱了闭源客户端带来的供应商锁定风险。mcp-use 采用简单的 JSON 配置系统，支持灵活连接到各类 MCP 服务器，包括通过特定 HTTP 端口运行的服务，从而简化了设置和集成过程。作为连接 LLM 与 MCP 生态系统的通用桥梁，mcp-use 显著增强了 AI 模型与外部资源和工具的安全、标准化交互能力，为开发者在构建复杂 AI 应用时提供了更大的灵活性和控制力。

通用MCP服务器连接

mcp-use 核心价值在于其能够连接到任何遵循模型上下文协议 (MCP) 标准的服务器。它充当一个通用的客户端接口，使开发者无需针对特定服务器实现进行硬编码。通过一个简洁的基于JSON的配置文件，开发者可以轻松指定目标MCP服务器的地址和端口。该库主要利用HTTP/SSE（服务器发送事件）作为传输机制，与运行在特定HTTP端口上的MCP服务器进行通信，这使得与基于Web的服务和内部网络部署的服务器集成变得简单直接。这种灵活性意味着，无论MCP服务器是由第三方提供、内部开发还是属于某个特定的开源项目，只要它符合MCP规范，mcp-use 就能与其建立连接。这种设计极大地简化了在不同环境或不同工具集之间切换的过程，增强了AI应用的适应性。

• 使用场景示例: 一个开发团队构建了一个需要访问公司内部文档数据库（通过MCP服务器暴露）和外部天气API（通过另一个MCP服务器暴露）的AI助手。使用mcp-use，他们只需维护两份不同的配置文件，即可让同一个AI助手根据需要连接到任一服务器，而无需修改核心代码。

开放源代码与灵活性

mcp-use 作为一个开源库，为开发者提供了无与伦比的自由度和透明度。与闭源或特定于应用程序的客户端不同，mcp-use 不会将用户锁定在特定的供应商生态系统或商业模式中。开发者可以自由地检查、修改和分发代码（遵循其开源许可证），确保了对客户端行为的完全控制和理解。这种开放性不仅消除了潜在的许可费用，还促进了社区协作和创新，开发者可以贡献代码、报告问题或根据自身特定需求进行定制。对于希望避免供应商锁定、寻求长期解决方案稳定性和需要根据特殊用例调整客户端行为的企业和个人开发者而言，这是一个关键优势。开放源代码确保了 mcp-use 能够随着MCP标准和社区需求的发展而不断演进。

• 使用场景示例: 一家初创公司正在开发一个创新的AI应用，需要与一个高度定制化的内部MCP服务器进行交互。他们可以选择 mcp-use 作为客户端库，因为他们不仅可以免费使用，还能在必要时修改其源代码以支持特殊的认证机制或数据格式，而无需依赖外部供应商的开发周期或受其功能限制。

广泛的LLM集成

mcp-use 通过与 LangChain 框架的兼容性，实现了对多种语言学习模型（LLM）的广泛支持。LangChain 是一个流行的开源框架，用于构建基于LLM的应用程序，它本身支持众多LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Hugging Face等）。mcp-use 利用了这一点，允许开发者将任何 LangChain 支持的 LLM 无缝集成到 MCP 生态系统中。开发者首先在 LangChain 中配置好他们选择的 LLM，然后将该 LLM 实例传递给 mcp-use。mcp-use 随后负责处理该 LLM 与所配置的 MCP 服务器之间的通信，将来自服务器的工具调用请求传递给 LLM，并将 LLM 的响应发送回服务器。这种解耦设计意味着开发者可以自由选择最适合其需求的 LLM，而不必担心该 LLM 是否有原生的 MCP 客户端支持。

• 使用场景示例: 一个研究团队希望比较不同 LLM（如 GPT-4 和 Claude 3）在利用特定科学计算工具（通过MCP服务器提供）方面的表现。他们可以使用 mcp-use，只需更改 LangChain 中的 LLM 配置，就能轻松地将两个不同的模型连接到同一个 MCP 服务器并运行对比实验，极大地简化了实验设置。