开源模型应用落地-模型上下文协议（MCP）-为AI智能体打造的“万能转接头”-“mcp-use”（十二）

一、前言

    在人工智能应用加速落地的今天，如何让大语言模型（LLM）高效、安全地连接并利用各种外部工具与资源，成为关键挑战。mcp-use作为一个开源的Python库，正扮演着这一桥梁角色。它基于模型上下文协议（MCP），通过标准化的客户端-服务器架构，将任意大语言模型与任何MCP服务器连接起来，打破了模型与工具间的壁垒。与传统的Function Calling相比，mcp-use的核心优势在于其“连接”而非仅“调用”的理念，它支持工具的动态发现与热插拔，如同为AI应用提供了类似USB-C的通用接口，极大地提升了灵活性与可扩展性。这种架构使得开发者能够构建出真正具备自主能力的智能代理，从容应对复杂的实际任务。

二、术语介绍

2.1.mcp_use

    是一个开源的 Python 库，其主要作用是将任意大语言模型（LLM）连接到任何 MCP 服务器

。它充当了 LLM 与各种工具服务之间的桥梁，使开发者能够构建具有工具访问权限的自定义智能代理。通过 MCP-Use，开发者可以创建能够访问网页浏览、文件操作等工具的应用，而无需依赖闭源或专用的应用程序客户端。该项目提供连接器等关键组件，用于与 MCP 平台建立连接并访问其工具。

2.2.Streamable HTTP

    是Model Context Protocol (MCP)规范中定义的一种核心传