Streamable HTTP Transport

新的 Streamable HTTP transport 取代了 2024-11-05 协议版本中的 HTTP+SSE transport。

此传输使 MCP 服务器能够处理多个客户端连接，同时还可以使用 SSE 进行服务器到客户端的流式传输。

要使用它，请初始化 MCPTools，传入 MCP 服务器的 URL 并将 transport 设置为 streamable-http：

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

    server_url = "http://localhost:8000/mcp"

    async with MCPTools(url=server_url, transport="streamable-http") 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)

您还可以使用 server_params 参数来定义 MCP 连接。这样，您可以指定每次请求发送到 MCP 服务器的标头和超时值：

from agno.tools.mcp import MCPTools, StreamableHTTPClientParams

server_params = StreamableHTTPClientParams(
    url=...,
    headers=...,
    timeout=...,
    sse_read_timeout=...,
    terminate_on_close=...,

)

async with MCPTools(server_params=server_params) as mcp_tools:
    ...

完整示例

让我们设置一个简单的本地服务器并使用 Streamable HTTP 传输进行连接：

1. 设置服务器

   streamable_http_server.py

   from mcp.server.fastmcp import FastMCP
   
   mcp = FastMCP("calendar_assistant")
   
   
   @mcp.tool()
   def get_events(day: str) -> str:
       return f"There are no events scheduled for {day}."
   
   
   @mcp.tool()
   def get_birthdays_this_week() -> str:
       return "It is your mom's birthday tomorrow"
   
   
   if __name__ == "__main__":
       mcp.run(transport="streamable-http")
   
2. 设置客户端

   streamable_http_client.py

   import asyncio
   
   from agno.agent import Agent
   from agno.models.openai import OpenAIChat
   from agno.tools.mcp import MCPTools, MultiMCPTools
   
   # 这是我们想要使用的 MCP 服务器的 URL。
   server_url = "http://localhost:8000/mcp"
   
   
   async def run_agent(message: str) -> None:
       async with MCPTools(transport="streamable-http", url=server_url) as mcp_tools:
           agent = Agent(
               model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
               tools=[mcp_tools],
               markdown=True,
           )
           await agent.aprint_response(message=message, stream=True, markdown=True)
   
   
   # 使用 MultiMCPTools，我们可以一次连接到多个 MCP 服务器，即使它们使用不同的传输。
   # 在此示例中，我们连接到我们的示例服务器（Streamable HTTP 传输）和一个不同的服务器（stdio 传输）。
   async def run_agent_with_multimcp(message: str) -> None:
       async with MultiMCPTools(
           commands=["npx -y @openbnb/mcp-server-airbnb --ignore-robots-txt"],
           urls=[server_url],
           urls_transports=["streamable-http"],
       ) as mcp_tools:
           agent = Agent(
               model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
               tools=[mcp_tools],
               markdown=True,
           )
           await agent.aprint_response(message=message, stream=True, markdown=True)
   
   
   if __name__ == "__main__":
       asyncio.run(run_agent("Do I have any birthdays this week?"))
       asyncio.run(
           run_agent_with_multimcp(
               "Can you check when is my mom's birthday, and if there are any AirBnb listings in SF for two people for that day?"
           )
       )
   
3. 运行服务器

   python streamable_http_server.py
   
4. 运行客户端

   python sse_client.py