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2.2 KiB
Python
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import asyncio
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import os
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import sys
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from dotenv import load_dotenv
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from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
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from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
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from langgraph.prebuilt import create_react_agent
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from langchain_core.messages import HumanMessage
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# Chargement de la clé API
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load_dotenv()
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async def lancer_agent():
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print("🤖 Initialisation de l'Agent Gemini...")
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llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash")
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print("🔌 Configuration de la connexion au serveur MCP local...")
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# NOUVELLE SYNTAXE : On passe la configuration directement dans le client
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client = MultiServerMCPClient({
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"serveur_taches": {
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"command": sys.executable, # 🌟 LA MODIFICATION EST ICI
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"args": ["serveur_mcp.py"],
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"transport": "stdio"
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}
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})
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# On récupère les outils (attention, c'est maintenant une fonction asynchrone qui nécessite 'await')
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outils = await client.get_tools()
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print(f"✅ Outils détectés : {[outil.name for outil in outils]}")
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# 🌟 Création de l'Agent LangGraph
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agent = create_react_agent(llm, tools=outils)
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#--- LE TEST DE L'AGENT ---
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consigne = (
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"1. Ajoute la tâche 'Acheter du pain'. "
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"2. Ajoute la tâche 'Appeler le client'. "
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"3. Fais-moi un résumé de toutes mes tâches actuelles."
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)
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print(f"\n🗣️ Consigne donnée à l'Agent : {consigne}\n")
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print("⏳ Démarrage du flux de réflexion de l'Agent...\n")
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# 🌟 LA MODIFICATION EST ICI : On remplace ainvoke par astream
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# stream_mode="values" permet de récupérer l'état à chaque nouvelle étape
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async for etape in agent.astream(
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{"messages": [HumanMessage(content=consigne)]},
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stream_mode="values"
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):
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# On récupère le tout dernier message généré à cette étape
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dernier_message = etape["messages"][-1]
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# pretty_print() formate le texte avec des couleurs dans le terminal !
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dernier_message.pretty_print()
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# Déconnexion propre (cette ligne ne change pas, assurez-vous de l'avoir gardée)
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# await client.disconnect()
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(lancer_agent())
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