여러 MCP 서버에 연결하기

개요

crewai-tools의 MCPServerAdapter는 여러 MCP 서버에 동시에 연결할 수 있게 해줍니다. 이는 에이전트가 서로 다른 서비스나 환경에 분산된 도구에 접근해야 할 때 유용합니다. 어댑터는 지정된 모든 서버에서 도구를 집계하여 CrewAI 에이전트가 사용할 수 있게 합니다.

구성

여러 서버에 연결하려면 서버 파라미터 딕셔너리의 리스트를 MCPServerAdapter에 제공합니다. 리스트에 있는 각 딕셔너리는 하나의 MCP 서버에 대한 파라미터를 정의해야 합니다.

각 서버에 대해 지원되는 transport 타입은 stdio, sse, 그리고 streamable-http입니다.

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import MCPServerAdapter
from mcp import StdioServerParameters # Needed for Stdio example

# 여러 MCP 서버의 파라미터 정의
server_params_list = [
    # Streamable HTTP 서버
    {
        "url": "http://localhost:8001/mcp",
        "transport": "streamable-http"
    },
    # SSE 서버
    {
        "url": "http://localhost:8000/sse",
        "transport": "sse"
    },
    # StdIO 서버
    StdioServerParameters(
        command="python3",
        args=["servers/your_stdio_server.py"],
        env={"UV_PYTHON": "3.12", **os.environ},
    )
]

try:
    with MCPServerAdapter(server_params_list) as aggregated_tools:
        print(f"Available aggregated tools: {[tool.name for tool in aggregated_tools]}")

        multi_server_agent = Agent(
            role="Versatile Assistant",
            goal="Utilize tools from local Stdio, remote SSE, and remote HTTP MCP servers.",
            backstory="An AI agent capable of leveraging a diverse set of tools from multiple sources.",
            tools=aggregated_tools, # All tools are available here
            verbose=True,
        )

        ... # Your other agent, tasks, and crew code here

except Exception as e:
    print(f"Error connecting to or using multiple MCP servers (Managed): {e}")
    print("Ensure all MCP servers are running and accessible with correct configurations.")

연결 관리

컨텍스트 매니저(with 문)를 사용할 때, MCPServerAdapter는 구성된 MCP 서버와의 모든 연결의 라이프사이클(시작 및 종료)을 관리합니다. 이를 통해 리소스 관리를 단순화하고, 컨텍스트를 종료할 때 모든 연결이 적절하게 닫히도록 보장할 수 있습니다.