MCP概述
当不同的项目都需要接入同一个工具的时候，由于接口格式不统一，需要为每个服务定制解析逻辑、多平台兼容性差、模型侧需硬编码⼯具定义 (如函数名、参数 schema ) ，缺乏动态发现能⼒等问题，MCP（模型上下文协议）应运而生。
MCP不替代Tool Calling，二者的关系为：
Tool Calling是决策行为，模型决定"要不要调用工具"、"调用哪个工具"、"传什么参数"
MCP是"通信协议"，规定"如何描述工具"、"如何发起调用"、"如何传递结果"、"如何管理会话状态"。
MCP是什么，更多参考: Model Context Protocol (MCP)
MCP传输方式
MCP主要支持客户端-服务器的通信传输机制。主要有两种方式：HTTP（streamable-http）与stdio。
自定义MCP服务器
我们要使用FastMCP来创建服务器。
HTTP
首先，在你的pycharm终端上输入"pip install fastmcp"，然后，我们利用FastMCP创建服务器，填入的"Weather"是服务器名。接着，创建工具，最后，利用mcp.run来运行，填入参数transport是传输方式，后跟"streamable-http"，再接port端口号（随便设就行）。
执行结果：
stdio
基本逻辑是相同的，只是在mcp.run的transport参数后跟"stdio"即可。
定义MCP客户端
首先，在终端里输入命令pip install langchain-mcp-adapters，我们要使用langchain-mcp-adapters让langchain Agent调用MCP服务器上定义的工具。
一、创建MultiServerMCPClient，配置多个服务器。
这里的"Math"与"Weather"是服务器名，参数的键transport，如果值为stdio，一个要有command，后跟python，表示python实现的，另一个要有args键，值为列表，列表内要有服务器的绝对路径。
如果值为streamable-http，只需要添加url就可以，这个服务器的url，就在刚才服务器的执行结果中。
二、调用client.get_tools()获取所有工具。这里由于是异步方法，前面要加await。
三、将工具传入create_agent。
由于是异步的，要通过asyncio.run(异步方法名())来执行结果。
执行前，要在两个服务器都在运行的基础上执行客户端，执行结果为：
有状态对话
默认情况下，MultiServerMCPClient是无状态的，每次调用工具都会创建一个新的MCPClientSession，执行完毕工具之后立即清理。
这里可以使用client.session()来创建持久的ClientSession，使用client.session(服务器名)配合load_mcp_tools加载工具。
