MCP从入门到精通（七）使用Agno AI构建MCP智能体

十三、使用Agno AI构建MCP智能体

Agno 是一个用于构建复杂代理工作流的 Python 框架。它因其简洁、易用以及与 MCP 服务器的无缝集成而受到欢迎。本节的示例 MCP 实现与由四个不同的贡献代理组成的多智能体团队协作，包括 Airbnb、Google Maps、网络搜索和天气 MCP 代理。这些 Agno 多智能体协作，旨在提供关于特定地点旅行的信息。

相关的配置如下：

# Define server parameters
    airbnb_server_params = StdioServerParameters(
        command="npx",
        args=["-y", "@openbnb/mcp-server-airbnb", "--ignore-robots-txt"],
        env=env,
    )

    maps_server_params = StdioServerParameters(
        command="npx", args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-google-maps"], env=env
    )

# Use contextlib.AsyncExitStack to manage multiple async context managers
asyncwith contextlib.AsyncExitStack() as stack:
# Create stdio clients for each server
        airbnb_client, _ = await stack.enter_async_context(stdio_client(airbnb_server_params))
        maps_client, _ = await stack.enter_async_context(stdio_client(maps_server_params))

# Create all agents
        airbnb_agent = Agent(
            name="Airbnb",
            role="Airbnb Agent",
            model=OpenAIChat("gpt-4o"),
            tools=[airbnb_client],
            instructions=dedent("""\
                You are an agent that can find Airbnb listings for a given location.\
            """),
            add_datetime_to_instructions=True,
        )

从Agno的GitHub仓库获取完整的源代码。安装所需的包，完成所有上述配置，然后运行完整的GitHub示例代码，应该会显示类似于此预览的输出。

代码链接：https://github.com/agno-agi/agno/blob/main/cookbook/examples/teams/coordinate/travel_planner_mcp_team.py

效果如下：

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