from fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP("Demo Server")@mcp.tooldef add(a: int, b: int) -> int:    """Add two numbers and return the result"""    return a + bif __name__ == "__main__":     mcp.run()

fastmcp run server.py

 mcp.run(transport="http", host="0.0.0.0", port=8080)

from fastmcp import Clientimport asyncioasync def main():    async with Client("server.py") as client:         tools = await client.list_tools()         print("Available tools:", tools)         result = await client.call_tool("add", {"a": 5, "b": 7})         print("Result:", result.content[0].text)asyncio.run(main())

import asynciofrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClientfrom langgraph.prebuilt import create_react_agentfrom langchain_openai import ChatOpenAIimport os# 大模型请求地址BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1"API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"MODEL_NAME = "deepseek-chat"async def main():    try: # 初始化MCP客户端 stdio 方式        client = MultiServerMCPClient(            {                "Demo Server":                 {                "command":"python3",                "args": [os.path.abspath("server.py")],  # 注意mcp的路径                "transport":"stdio"                } # 其它MCP               }            )        # 获取工具        tools = await client.get_tools()        if not tools:            raise ValueError("未获取到任何工具")        # 初始化一个 ChatOpenAI 实例，用于与大模型交互        llm = ChatOpenAI(base_url=BASE_URL, openai_api_key=API_KEY, model=MODEL_NAME, timeout=60.0, max_retries=2)        # 创建agent        agent = create_react_agent(llm, tools)        while True:              user_input = input("\n 请输入需求（或输入 exit 退出）：\n> ")            if user_input.strip().lower() == "exit":                break            async for chunk in agent.astream({"messages": user_input}):                print(chunk)    except Exception as e:        print(f"程序初始化失败: {e}")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())