AgentScope项目中MCP工具执行问题的分析与解决方案

2025-05-30 01:34:05作者：苗圣禹Peter

项目地址：https://gitcode.com/GitHub_Trending/ag/agentscope

问题背景

在AgentScope项目中使用MCP(Multi-agent Control Protocol)工具时，开发者可能会遇到工具执行卡住或超时的问题。这种情况通常发生在将MCP工具集成到Flask服务器等异步环境中时，表现为工具调用无响应且无错误输出。

核心问题分析

经过技术分析，该问题的根本原因在于MCP工具的执行机制对线程模型有特定要求：

同步执行限制：AgentScope当前使用sync_exec实现，通过不同的事件循环来执行异步函数，这要求add_mcp_servers和execute_tool必须在同一线程中完成。
SSE会话连续性：Server-Sent Events(SSE)会话不能被其他进程中断，否则会导致连接断开和工具执行失败。
线程隔离问题：当开发者尝试在Flask服务器等环境中跨线程使用MCP工具时，违反了上述执行模型的要求，导致工具无法正常执行。

解决方案

方案一：单线程执行模型

最直接的解决方案是确保MCP服务器的构建和工具执行在同一线程中完成。这意味着：

# 在Flask路由处理函数中同时完成初始化和执行
@app.route('/execute_tool')
def execute_tool():
    toolkit = ServiceToolkit()
    toolkit.add_mcp_servers(config)
    result = toolkit.execute_tool(...)
    return result

这种方案简单直接，适用于大多数简单场景，但可能不适合需要长期保持MCP会话的复杂应用。

方案二：异步会话处理器

对于需要在不同线程间共享MCP会话的高级场景，可以设计一个异步会话处理器：

class MCPSessionHandler:
    """MCP服务器连接和工具执行管理器"""
    
    def __init__(self, name, config):
        self.name = name
        self.config = config
        self.session = None
        self._exit_stack = AsyncExitStack()

    async def initialize(self):
        """初始化服务器连接"""
        if self.config.get("command"):
            # 标准IO客户端初始化
            streams = await self._exit_stack.enter_async_context(
                stdio_client(server_params)
            )
        else:
            # SSE客户端初始化
            streams = await self._exit_stack.enter_async_context(
                sse_client(url=self.config["url"])
            )
        
        session = await self._exit_stack.enter_async_context(
            ClientSession(*streams)
        )
        await session.initialize()
        self.session = session

    async def call_tool(self, tool_name, arguments, retries=2, delay=1.0):
        """带重试机制的工具执行方法"""
        attempt = 0
        while attempt < retries:
            try:
                result = await self.session.call_tool(tool_name, arguments)
                return result
            except Exception as e:
                attempt += 1
                if attempt < retries:
                    await asyncio.sleep(delay)
                else:
                    raise