Histórico da questão
Em cenários de desenvolvimento de agentes de IA ou de estruturas cruzadas, os desenvolvedores geralmente precisam escrever repetidamente ferramentas de acesso a dados semelhantes para estruturas diferentes, como LangChain, LlamaIndex etc., o que gera ineficiência e dificuldades de manutenção.
prescrição
Use a ferramentaGerenciamento centralizado de ferramentaspode resolver o problema completamente:
- Armazenamento em plataforma unificada:Defina as ferramentas em tools.yaml (por exemplo, search-hotels-by-name), todas as estruturas compartilham o mesmo conjunto de configurações de ferramentas
- Adaptação do SDK:O exemplo Python de carregamento de ferramentas por meio de SDKs específicos de cada estrutura (por exemplo, toolbox-langchain) é o seguinte:
from toolbox_langchain import ToolboxClient
async with ToolboxClient("http://localhost:5000") as client:
tools = await client.load_toolset("hotel_booking") - Atualizações dinâmicas:Modifique o tools.yaml para sincronizar automaticamente com todos os aplicativos, sem a necessidade de reiniciar o serviço.
Implementação de recomendações
1. ferramentas por área de negócios (por exemplo, gerenciamento de pedidos, autenticação de usuários)
2. credenciais do banco de dados de gerenciamento usando ${ENV_VAR}
3. garantir a consistência do ambiente em conjunto com a implantação do Docker
Essa resposta foi extraída do artigoMCP Toolbox for Databases: serviços MCP para operações rápidas de banco de dadosO
