MCP-Use

MCP-Use 是一个面向 TypeScript 的 MCP（Model Context Protocol）应用框架，用于构建 AI Agent、MCP Server、调试工具和项目脚手架。它把模型调用、工具接入、服务端能力和开发调试流程放在同一套工程体系里，适合用来快速搭建可执行的 Agent 应用。

项目采用 monorepo 组织，既可以作为 MCP Client 连接外部工具，也可以作为 MCP Server 框架构建自己的工具服务，还提供 Inspector 和 CLI，方便本地开发、调试和发布。

项目目标

这个项目主要解决以下问题：

让 AI Agent 能稳定接入 MCP 工具，而不只是停留在文本问答层。
让 MCP Server 的开发、调试、预览和发布形成完整链路。
让开发者在 TypeScript 环境下统一构建 Agent、工具服务、UI 组件和工程脚手架。

核心能力

支持构建 MCP Client，并连接多个 MCP Server。
支持构建可运行的 AI Agent，让模型通过工具完成任务。
支持构建 MCP Server，并声明工具、资源和交互能力。
支持 Inspector 调试界面，便于测试工具调用和服务状态。
支持 CLI 开发流程，包括本地开发、构建和启动。
支持 TypeScript 类型推导，降低工具定义和调用成本。
支持将 UI Widget 与 MCP Server 一起组织和交付。

包结构

当前仓库主要包含以下包：

mcp-use：核心框架，负责 MCP Client、MCP Agent 和 MCP Server 能力。
@mcp-use/cli：开发与构建工具，支持本地开发、热更新和生产构建。
@mcp-use/inspector：MCP Server 调试工具，用于测试工具调用和查看运行状态。
create-mcp-use-app：项目初始化脚手架，用于快速创建 MCP 应用。

技术栈

TypeScript
Node.js
MCP（Model Context Protocol）
React（用于部分 UI Widget 场景）
pnpm workspace
tsup
ESLint

快速开始

创建一个新的 MCP 应用：

npx create-mcp-use-app my-mcp-app
cd my-mcp-app
npm run dev

如果直接在当前仓库中开发：

pnpm install
pnpm build
pnpm dev

作为 MCP Client 使用

下面示例展示了如何连接 MCP Server，并创建一个可调用工具的 Agent：

import { MCPAgent, MCPClient } from "mcp-use";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const client = MCPClient.fromDict({
  mcpServers: {
    filesystem: {
      command: "npx",
      args: ["@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
    },
  },
});

const agent = new MCPAgent({
  llm: new ChatOpenAI({ model: "gpt-4o-mini" }),
  client,
  maxSteps: 10,
});

const result = await agent.run(
  "扫描当前项目中的 TypeScript 文件，并生成一份结构摘要"
);

console.log(result);

作为 MCP Server 使用

下面示例展示了如何创建一个简单的 MCP Server，并声明工具：

import { createMCPServer } from "mcp-use/server";
import { z } from "zod";

const server = createMCPServer("weather-server", {
  version: "1.0.0",
  description: "Weather information MCP server",
});

server.tool("get_weather", {
  description: "获取指定城市的天气信息",
  parameters: z.object({
    city: z.string().describe("城市名称"),
  }),
  execute: async ({ city }) => {
    return {
      city,
      condition: "sunny",
      temperature: 28,
    };
  },
});

server.listen(3000);

Inspector 调试

项目支持通过 Inspector 对 MCP Server 进行调试和测试。启动服务后，可以在浏览器中查看工具列表、调用参数和执行结果，适合在开发阶段快速验证工具行为。

常见开发流程：

pnpm dev

启动后可以使用 Inspector 对本地服务进行检查和联调。

典型应用场景

构建具备工具调用能力的 AI Agent。
为本地文件、数据库、搜索服务等能力封装 MCP Server。
为 Agent 系统提供调试面板和联调入口。
为团队内部构建统一的 MCP 工程模板。
快速验证多工具协作和任务执行流程。

工程结构

仓库采用 monorepo 结构，核心目录如下：

mcp-use-ts/
├── packages/
│   ├── mcp-use/
│   ├── cli/
│   ├── inspector/
│   └── create-mcp-use-app/
├── package.json
├── pnpm-workspace.yaml
└── tsconfig.json

开发命令

安装依赖：

pnpm install

构建全部包：

pnpm build

运行测试：

pnpm test

运行 lint：

pnpm lint

启动开发模式：

pnpm dev

扩展方向

项目可以继续扩展以下能力：

增加面向 OpenAI-compatible / MiMo-compatible 的模型接入示例。
增加多 Agent 协作示例，包括任务拆解、工具路由和结果汇总。
增加更完整的 UI Widget 示例，展示工具调用结果可视化。
增加面向业务场景的模板，例如知识库问答、文件处理和自动化检索。
增加更完整的生产部署示例。

许可证

MIT License

MCP Servers