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LangGraph被廣泛認為是構建生產級代理系統的首選。今天我們將通過深入研究助手這個示例，深入探討LangGraph的工作流程和MCP的整合模式。如果對你有所幫助，記得告訴身邊有需要的朋友。
一、核心設計理念
雙伺服器MCP整合
- 自訂研究伺服器：提供FAISS向量儲存、語義搜尋工具及本地資源管理
- Firecrawl MCP伺服器：支持即時網路爬取/數據提取（需Node.js v22+）
npm install -g @mcp-servers/firecrawl # 安裝命令狀態化智能體（Stateful Agent）
LangGraph的StateGraph實現：
- 持久化對話記憶
- 多輪工具調用鏈
- 動態工作流分支（工具調用/資源加載/用戶指令響應）
用户元命令控制
| 命令格式 | 功能說明 |
|---|---|
| @prompt: | 加載特定提示模板 |
| @resource: | 加載指定資源 |
| @use_resource: | 執行資源查詢 |
二、核心模塊實現
1. LangGraph工作流引擎
from langgraph.graph import StateGraph
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("research", research_tool_node)
workflow.add_node("web_crawl", firecrawl_node)
workflow.add_conditional_edges(
"agent",
decide_next_action,
branches={"research": "research", "web": "web_crawl"}
) # 動態路由邏輯2. 模組化工具設計
RAG即服務：拆分為獨立工具而非固定流水線
- 向量儲存工具：save_to_vectorstore()
- 檢索工具：semantic_retrieval(query)
工具熱插拔：新增工具只需註冊到MCP伺服器
@mcp_tool
def pdf_extractor(url: str) -> str:
"""Firecrawl網頁PDF提取工具"""
return firecrawl_api.scrape(url, params={"extract_pdf": True})3. 多伺服器資源調度
三、關鍵技術優勢
可擴展架構
- 橫向擴展：新增MCP伺服器即擴展能力域
- 工具熱更新：修改工具無需重啟智能體
用戶主導的工作流
if user_input.startswith("@prompt:"):
load_prompt(user_input.split(":")[1]) # 動態提示加載
elif user_input.startswith("@use_resource:"):
uri, query = parse_resource_cmd(user_input)
execute_resource_tool(uri, query) # 按需資源調用生產級容錯機制
- 工具調用超時自動回退
- MCP伺服器心跳檢測
- 錯誤輸出結構化重試
四、實施路線圖
環境準備
git clone https://github.com/example/mcp-research-assistant
cd mcp-research-assistant && uv sync # 依賴安裝Firecrawl配置
# config.yaml
firecrawl:
api_key: YOUR_API_KEY
mcp_endpoint: "stdio" # 或 https://api.firecrawl.io啟動雙伺服器
# 終端1：啟動自定義MCP伺服器
python research_server.py --port 8033
# 終端2：啟動Firecrawl服務
firecrawl-mcp --transport stdio五、典型工作流示例
添加圖片註釋，不超過 140 字（可選）
- 用戶輸入：@use_resource:arxiv_papers "transformer optimization"
- LangGraph路由至研究伺服器
- FAISS執行語義檢索
- 結果整合至對話上下文：
{
"tool_output": "10篇相關論文摘要...",
"next_step": "是否需要深度網路搜索？"
}結語
該架構通過MCP協議實現工具/資源的標準化封裝，結合LangGraph的狀態化工作流引擎，構建出具備動態決策能力的研究助手。核心創新點在於：
- 用戶元命令驅動的控制模式
- RAG能力的工具化解耦
- 多MCP伺服器熱插拔機制
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