模型上下文协议 (MCP) 中的传输定义了消息的发送和接收方式。Agno 集成支持已有的三种类型： stdio， SSE 和 Streamable HTTP。

stdio（标准输入/输出）传输是 Agno 集成的默认传输方式。它最适合本地集成。

要使用它，只需使用 command 参数初始化 MCPTools 类即可。 您要传递的命令是用于运行代理可以访问的 MCP 服务器的命令。

例如 uvx mcp-server-git，它运行一个 git MCP 服务器：

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.mcp import MCPTools

async with MCPTools(command=f"uvx mcp-server-git") as mcp_tools:
    agent = Agent(model=OpenAIChat(id="gpt-4o"), tools=[mcp_tools])
    await agent.aprint_response("What is the license for this project?", stream=True)

您也可以一次使用多个 MCP 服务器，使用 MultiMCPTools 类。例如：

import asyncio
import os

from agno.agent import Agent
from agno.tools.mcp import MultiMCPTools


async def run_agent(message: str) -> None:
    """使用给定的消息运行 Airbnb 和 Google Maps 代理。"""

    env = {
        **os.environ,
        "GOOGLE_MAPS_API_KEY": os.getenv("GOOGLE_MAPS_API_KEY"),
    }

    async with MultiMCPTools(
        [
            "npx -y @openbnb/mcp-server-airbnb --ignore-robots-txt",
            "npx -y @modelcontextprotocol/server-google-maps",
        ],
        env=env,
    ) as mcp_tools:
        agent = Agent(
            tools=[mcp_tools],
            markdown=True,
            show_tool_calls=True,
        )

        await agent.aprint_response(message, stream=True)


# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # Pull request 示例
    asyncio.run(
        run_agent(
            "What listings are available in Cape Town for 2 people for 3 nights from 1 to 4 August 2025?"
        )
    )