MCP Catalogs
← 首页mcp-agent-langchainjs screenshot

mcp-agent-langchainjs

by Azure-Samples·★ 183·综合分 48

一个使用 LangChain.js 和 MCP 服务器的汉堡点餐 AI 代理系统。

ai-llmecommercedeveloper-tools
92
Forks
2
活跃 Issue
1 个月前
最近提交
2 天前
收录于

概述

这个项目展示了如何使用模型上下文协议 (MCP) 构建与真实世界 API 交互的 AI 代理。它包含一个完整的汉堡点餐系统，具有无服务器 API、Web 界面和 MCP 服务器，使 AI 代理能够浏览菜单、下订单和跟踪订单状态。该系统使用 LangChain.js 进行 LLM 推理和工具调用，基于 Azure 服务构建，包括静态 Web 应用、Azure Functions 和 Cosmos DB。

试试问 AI

装完之后，这里有 5 个你可以让 AI 做的事：

你:通过自然语言对话实现的 AI 驱动点餐系统
你:MCP 工具调用在真实世界应用中的演示
你:用于可扩展 AI 代理的无服务器架构
你:这个项目包含哪些 MCP 服务器？
你:我可以在没有云成本的情况下测试此应用吗？

什么时候选它

希望为电子商务场景构建生产就绪的 MCP 服务器的团队，尤其是已经使用 Azure 无服务器基础设施的团队。

什么时候不要选它

对于非 Azure 环境，或者如果您需要更简单的 MCP 实现，而不希望处理完整的多服务架构复杂性。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 3 个工具
  • view_menu

    View the burger menu and available items

  • place_order

    Place a new burger order with specific items and preferences

  • get_order_status

    Check the current status of an existing order

说明：The table was truncated in the README, but I could see the beginning of an MCP tools section with three burger-related tools. Tool names were visible but descriptions and signatures were not fully shown.

可对比工具

langchain-mcpopenai-mcpbrowser-mcp

安装

安装步骤

  1. **GitHub Codespaces (推荐)**:

- 在 [GitHub Codespaces](https://codespaces.new/Azure-Samples/mcp-agent-langchainjs?hide_repo_select=true&ref=main&quickstart=true) 中打开项目，获取预配置环境

  1. **本地开发**:

- 克隆仓库: git clone <your-repo-url> - 安装 Node.js LTS - 安装 Azure Developer CLI 1.19+ - 使用 Ollama 进行本地测试: ``bash ollama pull qwen3:8b ` 创建 .env 文件，内容如下: `env AZURE_OPENAI_API_ENDPOINT="http://localhost:11434/v1" AZURE_OPENAI_MODEL="qwen3:8b" AZURE_OPENAI_API_KEY="__not_used__" `` - 按照 README 说明启动应用

  1. **部署到 Azure**:

- 运行 azd auth login - 运行 azd up 部署所有服务

**Claude Desktop 配置** (添加到 claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "burger-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["packages/burger-mcp/dist/server.js"]
    }
  }
}

FAQ

这个项目包含哪些 MCP 服务器？
项目包含一个汉堡 MCP 服务器（用于点餐）和一个啤酒 MCP 服务器（用于 AI 驱动的啤酒推荐）。
我可以在没有云成本的情况下测试此应用吗？
是的，可以使用 Ollama 模型在本地测试应用，无需任何云成本。

mcp-agent-langchainjs 对比

mcp-agent-langchainjs vs ultimate_mcp_servermcp-agent-langchainjs vs mcp-server-chartmcp-agent-langchainjs vs everythingmcp-agent-langchainjs vs filesystemmcp-agent-langchainjs vs time
GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。