MCP 工具

Model Context Protocol (MCP) 是一种开放标准，它使 LLM 能够与外部应用程序、数据源和工具进行通信。ADK-Rust 通过 McpToolset 提供全面的 MCP 支持，允许您连接到任何符合 MCP 标准的服务器并将其工具暴露给您的 Agent。

概述

MCP 遵循客户端-服务器架构：

MCP Servers 暴露工具、资源和提示
MCP Clients (如 ADK agents) 连接到服务器并使用其能力

MCP 集成的优势：

通用连接性 - 连接到任何符合 MCP 标准的服务器
自动发现 - 工具从服务器动态发现
语言无关 - 使用任何语言编写的工具
不断增长的生态系统 - 访问数千个现有 MCP 服务器

前提条件

MCP servers 通常以 npm packages 形式分发。您需要：

已安装 Node.js 和 npm
一个 LLM API key (Gemini, OpenAI 等)

快速入门

连接到 MCP server 并使用其工具：

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_core::{Content, Part, ReadonlyContext, Toolset};
use adk_model::GeminiModel;
use adk_tool::McpToolset;
use rmcp::{ServiceExt, transport::TokioChildProcess};
use tokio::process::Command;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    dotenvy::dotenv().ok();
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.0-flash")?);

    // 1. Start MCP server and connect
    let mut cmd = Command::new("npx");
    cmd.arg("-y").arg("@modelcontextprotocol/server-everything");

    let client = ().serve(TokioChildProcess::new(cmd)?).await?;

    // 2. Create toolset from the client
    let toolset = McpToolset::new(client)
        .with_tools(&["echo", "add"]);  // Only expose these tools

    // 3. Get cancellation token for cleanup
    let cancel_token = toolset.cancellation_token().await;

    // 4. Discover tools and add to agent
    let ctx: Arc<dyn ReadonlyContext> = Arc::new(SimpleContext);
    let tools = toolset.tools(ctx).await?;

    let mut builder = LlmAgentBuilder::new("mcp_agent")
        .model(model)
        .instruction("You have MCP tools. Use 'echo' to repeat messages, 'add' to sum numbers.");

    for tool in tools {
        builder = builder.tool(tool);
    }

    let agent = builder.build()?;

    // 5. Run interactive console
    adk_cli::console::run_console(
        Arc::new(agent),
        "mcp_demo".to_string(),
        "user".to_string(),
    ).await?;

    // 6. Cleanup: shutdown MCP server
    cancel_token.cancel();

    Ok(())
}

// Minimal context for tool discovery
struct SimpleContext;

#[async_trait::async_trait]
impl ReadonlyContext for SimpleContext {
    fn invocation_id(&self) -> &str { "init" }
    fn agent_name(&self) -> &str { "init" }
    fn user_id(&self) -> &str { "user" }
    fn app_name(&self) -> &str { "mcp" }
    fn session_id(&self) -> &str { "init" }
    fn branch(&self) -> &str { "main" }
    fn user_content(&self) -> &Content {
        static CONTENT: std::sync::OnceLock<Content> = std::sync::OnceLock::new();
        CONTENT.get_or_init(|| Content::new("user").with_text("init"))
    }
}

运行方式：

GOOGLE_API_KEY=your_key cargo run --bin basic

McpToolset API

创建 Toolset

use adk_tool::McpToolset;

// 基本创建
let toolset = McpToolset::new(client);

// 使用自定义名称
let toolset = McpToolset::new(client)
    .with_name("filesystem-tools");

工具过滤

过滤要暴露的工具：

// 通过谓词函数过滤
let toolset = McpToolset::new(client)
    .with_filter(|name| {
        matches!(name, "read_file" | "write_file" | "list_directory")
    });

// 通过精确名称过滤（便捷方法）
let toolset = McpToolset::new(client)
    .with_tools(&["echo", "add", "get_time"]);

使用取消令牌进行清理

始终获取一个取消令牌以干净地关闭 MCP server：

let toolset = McpToolset::new(client);
let cancel_token = toolset.cancellation_token().await;

// ... 使用 toolset ...

// 退出前，关闭 MCP server
cancel_token.cancel();

这可以防止 EPIPE 错误并确保进程干净终止。

连接到 MCP Servers

本地服务器 (Stdio)

通过标准输入/输出连接到本地 MCP server：

use rmcp::{ServiceExt, transport::TokioChildProcess};
use tokio::process::Command;

// NPM 包服务器
let mut cmd = Command::new("npx");
cmd.arg("-y")
    .arg("@modelcontextprotocol/server-filesystem")
    .arg("/path/to/allowed/directory");
let client = ().serve(TokioChildProcess::new(cmd)?).await?;

// 本地二进制服务器
let mut cmd = Command::new("./my-mcp-server");
cmd.arg("--config").arg("config.json");
let client = ().serve(TokioChildProcess::new(cmd)?).await?;

远程服务器 (SSE)

通过 Server-Sent Events 连接到远程 MCP server：

use rmcp::{ServiceExt, transport::SseClient};

let client = ().serve(
    SseClient::new("http://localhost:8080/sse")?
).await?;

工具发现

McpToolset 会自动从连接的 server 发现工具：

use adk_core::{ReadonlyContext, Toolset};

// 获取发现的工具
let tools = toolset.tools(ctx).await?;

println!("Discovered {} tools:", tools.len());
for tool in &tools {
    println!("  - {}: {}", tool.name(), tool.description());
}

每个发现的工具：

具有来自 MCP server 的名称和描述
包含用于 LLM 准确性的参数 schema
被调用时通过 MCP protocol 执行

将工具添加到 Agent

有两种模式可以将 MCP 工具添加到 agent：

模式 1：添加为 Toolset

let toolset = McpToolset::new(client);

let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
    .model(model)
    .toolset(Arc::new(toolset))
    .build()?;

模式 2：添加单个工具

这使您可以更好地控制添加哪些工具：

let toolset = McpToolset::new(client)
    .with_tools(&["echo", "add"]);

let tools = toolset.tools(ctx).await?;

let mut builder = LlmAgentBuilder::new("agent")
    .model(model);

for tool in tools {
    builder = builder.tool(tool);
}

let agent = builder.build()?;

流行的 MCP Servers

以下是一些您可以集成的常用 MCP server：

Everything Server (测试)

npx -y @modelcontextprotocol/server-everything

工具: echo, add, longRunningOperation, sampleLLM, getAlerts, printEnv

Filesystem Server

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/directory

工具: read_file, write_file, list_directory, search_files

GitHub Server

npx -y @modelcontextprotocol/server-github

工具: search_repositories, get_file_contents, create_issue

Slack Server

npx -y @modelcontextprotocol/server-slack

工具: send_message, list_channels, search_messages

Memory Server

npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

工具: store, retrieve, search

在 MCP Server Registry 查找更多 server。

错误处理

处理 MCP 连接和执行错误：

use adk_core::AdkError;

match toolset.tools(ctx).await {
    Ok(tools) => {
        println!("Discovered {} tools", tools.len());
    }
    Err(AdkError::Tool(msg)) => {
        eprintln!("MCP error: {}", msg);
    }
    Err(e) => {
        eprintln!("Other error: {}", e);
    }
}

常见错误：

连接失败 - 服务器未运行或地址错误
工具执行失败 - MCP 服务器返回错误
无效参数 - 工具接收到不正确的参数

最佳实践

过滤工具 - 仅暴露 Agent 所需的工具，以减少混淆
使用取消令牌 - 在退出前务必调用 cancel() 进行清理
处理错误 - MCP 服务器可能会失败；实现适当的错误处理
使用本地服务器 - 对于开发而言，stdio transport 比远程传输更简单
检查服务器状态 - 在创建 toolset 之前验证 MCP 服务器是否正在运行

完整示例

这是一个包含正确清理的完整工作示例：

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_core::{Content, Part, ReadonlyContext, Toolset};
use adk_model::GeminiModel;
use adk_tool::McpToolset;
use rmcp::{ServiceExt, transport::TokioChildProcess};
use std::sync::Arc;
use tokio::process::Command;

struct SimpleContext;

#[async_trait::async_trait]
impl ReadonlyContext for SimpleContext {
    fn invocation_id(&self) -> &str { "init" }
    fn agent_name(&self) -> &str { "init" }
    fn user_id(&self) -> &str { "user" }
    fn app_name(&self) -> &str { "mcp" }
    fn session_id(&self) -> &str { "init" }
    fn branch(&self) -> &str { "main" }
    fn user_content(&self) -> &Content {
        static CONTENT: std::sync::OnceLock<Content> = std::sync::OnceLock::new();
        CONTENT.get_or_init(|| Content::new("user").with_text("init"))
    }
}

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    dotenvy::dotenv().ok();

    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.0-flash")?);

    println!("Starting MCP server...");
    let mut cmd = Command::new("npx");
    cmd.arg("-y").arg("@modelcontextprotocol/server-everything");

    let client = ().serve(TokioChildProcess::new(cmd)?).await?;
    println!("MCP server connected!");

    // Create filtered toolset
    let toolset = McpToolset::new(client)
        .with_name("everything-tools")
        .with_filter(|name| matches!(name, "echo" | "add" | "printEnv"));

    // Get cancellation token for cleanup
    let cancel_token = toolset.cancellation_token().await;

    // Discover tools
    let ctx = Arc::new(SimpleContext) as Arc<dyn ReadonlyContext>;
    let tools = toolset.tools(ctx).await?;

    println!("Discovered {} tools:", tools.len());
    for tool in &tools {
        println!("  - {}: {}", tool.name(), tool.description());
    }

    // Build agent with tools
    let mut builder = LlmAgentBuilder::new("mcp_demo")
        .model(model)
        .instruction(
            "You have access to MCP tools:\n\
             - echo: Repeat a message back\n\
             - add: Add two numbers (a + b)\n\
             - printEnv: Print environment variables"
        );

    for tool in tools {
        builder = builder.tool(tool);
    }

    let agent = builder.build()?;

    // Run interactive console
    let result = adk_cli::console::run_console(
        Arc::new(agent),
        "mcp_demo".to_string(),
        "user".to_string(),
    ).await;

    // Cleanup
    println!("\nShutting down MCP server...");
    cancel_token.cancel();
    tokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_millis(100)).await;

    result?;
    Ok(())
}

高级：自定义 MCP 服务器

您可以使用 rmcp SDK 在 Rust 中创建自己的 MCP 服务器：

use rmcp::{tool, tool_router, handler::server::tool::ToolRouter, model::*};

#[derive(Clone)]
pub struct MyServer {
    tool_router: ToolRouter<Self>,
}

#[tool_router]
impl MyServer {
    fn new() -> Self {
        Self { tool_router: Self::tool_router() }
    }

    #[tool(description = "Add two numbers")]
    async fn add(&self, a: i32, b: i32) -> Result<CallToolResult, ErrorData> {
        Ok(CallToolResult::success(vec![Content::text((a + b).to_string())]))
    }

    #[tool(description = "Multiply two numbers")]
    async fn multiply(&self, a: i32, b: i32) -> Result<CallToolResult, ErrorData> {
        Ok(CallToolResult::success(vec![Content::text((a * b).to_string())]))
    }
}

有关完整的服务器实现细节，请参阅 rmcp documentation。