mcp-use
mcp-use è un SDK open source e una piattaforma cloud che semplifica la creazione e l'implementazione di agenti MCP (Model Context Protocol) fornendo un singolo endpoint per avviare, aggregare e gestire i server MCP senza attriti.
https://mcp-use.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Aug 14, 2025
Cos'è mcp-use
mcp-use è una soluzione completa che colma il divario tra modelli AI e strumenti/servizi esterni tramite il Model Context Protocol (MCP). Offre sia librerie open source (disponibili per Python e TypeScript) sia una piattaforma cloud gestita che gestisce l'implementazione, il routing, l'autenticazione e il monitoraggio del server MCP. La piattaforma è considerata affidabile da importanti aziende come IBM, NVIDIA, Oracle e altre, semplificando lo sviluppo di applicazioni AI in grado di interagire senza problemi con varie origini dati e strumenti per gli sviluppatori.
Caratteristiche principali di mcp-use
mcp-use è una libreria open source e una piattaforma cloud che semplifica l'integrazione dei server MCP (Model Context Protocol) con le applicazioni di intelligenza artificiale. Fornisce un gateway unificato per la gestione di più server MCP, offrendo funzionalità come autenticazione, routing, monitoraggio e opzioni di implementazione tra cui server ospitati, effimeri o on-premise. La piattaforma consente agli sviluppatori di connettere facilmente qualsiasi LLM ai server MCP e creare agenti personalizzati senza fare affidamento su soluzioni closed-source.
Gestione unificata del gateway: Fornisce un singolo endpoint per instradare, autenticare e bilanciare il carico di tutti i server MCP con OAuth, ACL, metriche e funzionalità di tracciamento integrati
Opzioni di implementazione flessibili: Supporta più modelli di implementazione, inclusi server cloud completamente gestiti, VM locali in sandbox e integrazione di server di terze parti
Creazione semplice di agenti: Consente la creazione di agenti di intelligenza artificiale in poche righe di codice con configurazione automatica e streaming dei risultati
Funzionalità di sicurezza integrate: Include funzionalità di sicurezza complete con autenticazione, autorizzazione e routing sicuro del server
Casi d'uso di mcp-use
Integrazione di strumenti aziendali: Grandi aziende come IBM, NVIDIA e Oracle utilizzano mcp-use per integrare i loro strumenti interni e le fonti di dati con i modelli di intelligenza artificiale
Miglioramento dell'ambiente di sviluppo: Integrazione con strumenti di sviluppo e IDE per fornire funzionalità di codifica e documentazione assistite dall'intelligenza artificiale
Connessione a fonti di dati: Connessione di modelli di intelligenza artificiale a varie fonti di dati come Google Drive, Slack e database personalizzati per una maggiore contestualizzazione e funzionalità
Vantaggi
Facile implementazione con una configurazione minima richiesta
Funzionalità complete di sicurezza e monitoraggio
Opzioni di implementazione flessibili per soddisfare diverse esigenze
Svantaggi
Dipendenza dalle capacità del modello di intelligenza artificiale
Ecosistema ancora in evoluzione con potenziali problemi di stabilità
Come usare mcp-use
Installa mcp-use: Installa la libreria usando pip per Python (pip install mcp-use) o npm per TypeScript/JavaScript (npm install mcp-use)
Configura l'ambiente: Carica le variabili d'ambiente usando dotenv e assicurati di avere Python 3.10+ installato e le chiavi API richieste configurate
Crea la configurazione MCP: Crea un dizionario di configurazione che definisce i tuoi server MCP con i parametri necessari come comando, argomenti e variabili d'ambiente
Inizializza MCPClient: Crea un'istanza MCPClient usando MCPClient.from_dict(config) con la tua configurazione
Configura LLM: Inizializza il tuo LLM scelto (ad esempio, OpenAI, Anthropic, Groq, ecc.) che supporta la chiamata di funzioni
Crea MCPAgent: Inizializza un MCPAgent con il tuo LLM e MCPClient, specificando parametri come max_steps
Esegui query: Usa il metodo agent.run() o agent.astream() per eseguire query e ricevere risultati, con astream che fornisce feedback in tempo reale
Gestisci le autorizzazioni degli strumenti: Quando vengono richiamati gli strumenti, approva il loro utilizzo tramite le opzioni del menu a tendina Consenti per la sessione corrente o per l'uso futuro
Monitora ed esegui il debug: Usa la registrazione (non le istruzioni di stampa) per il debug e il monitoraggio dell'esecuzione degli strumenti e delle risposte del server
Scala l'implementazione: Facoltativamente, esegui l'implementazione su servizi cloud come Cloudflare per l'accesso remoto oppure usa la piattaforma cloud mcp-use per l'hosting gestito
FAQ di mcp-use
MCP-use è una libreria e una piattaforma cloud che aiuta a costruire e distribuire agenti MCP (Model Context Protocol). Standardizza il modo in cui le applicazioni forniscono contesto agli LLM, in modo simile a come USB-C fornisce un modo standardizzato per connettere i dispositivi.
Video di mcp-use
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