模型上下文协议 (MCP)

PydanticAI 通过三种方式支持 模型上下文协议 (MCP)

1. 代理 充当 MCP 客户端，连接到 MCP 服务器以使用它们的工具，了解更多…
2. 代理可以在 MCP 服务器内部使用，了解更多…
3. 作为 PydanticAI 的一部分，我们正在构建许多 MCP 服务器，请参阅下文

什么是 MCP？

模型上下文协议是一个标准化的协议，允许 AI 应用程序（包括像 PydanticAI 这样的程序化代理，像 cursor 这样的编码代理，以及像 Claude Desktop 这样的桌面应用程序）使用通用接口连接到外部工具和服务。

与其他协议一样，MCP 的梦想是各种各样的应用程序可以互相通信，而无需特定的集成。

在 github.com/modelcontextprotocol/servers 上有一个很棒的 MCP 服务器列表。

以下是一些示例，说明这意味着什么

• PydanticAI 可以使用作为 MCP 服务器实现的 Web 搜索服务来实现深度研究代理
• Cursor 可以连接到 Pydantic Logfire MCP 服务器，以搜索日志、追踪和指标，从而在修复错误时获得上下文
• PydanticAI 或任何其他 MCP 客户端都可以连接到我们的 运行 Python MCP 服务器，以在沙盒环境中运行任意 Python 代码

MCP 服务器

为了在尽可能广泛地使用 PydanticAI 的同时添加功能，我们正在将一些功能实现为 MCP 服务器。

到目前为止，我们只实现了作为 PydanticAI 一部分的 MCP 服务器之一

• 运行 Python：一个沙盒 Python 解释器，可以运行任意代码，重点关注安全性和安全性。