Google ADK-Python项目中MCP工具集使用问题解析与解决方案

在Google ADK-Python项目开发过程中，开发者可能会遇到使用MCP（Model Context Protocol）工具集时出现的Fast API验证错误。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。

问题现象

当开发者按照官方文档示例代码使用MCP工具集进行简单文件访问时，控制台会抛出以下关键错误信息：

pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 
1 validation error for InvocationContext
agent
  Input should be a valid dictionary or instance of BaseAgent

错误表明系统期望获得一个BaseAgent实例或字典，但实际接收到的是一个协程对象。

技术背景分析

1. 异步编程模型：现代Python广泛采用async/await语法实现异步编程，MCP工具集的create_agent()被设计为异步函数
2. Pydantic验证机制：ADK框架使用Pydantic进行严格的类型验证，确保接口调用的规范性
3. 工具集架构变更：项目正在经历从旧版MCP工具集到新版架构的过渡期

问题根源

核心问题在于示例代码中的异步函数调用方式不当：

async def create_agent():
    # 实现细节...
    
root_agent = create_agent()  # 错误：直接调用异步函数返回的是协程对象

这种调用方式会导致：

• 异步函数未被正确执行
• 协程对象直接传递给了需要Agent实例的框架
• 触发Pydantic的类型验证失败

解决方案

临时解决方案（适用于旧版本）

对于仍在使用旧版ADK（1.0.x）的开发者，可以采用以下两种方式：

1. 自定义运行器模式：

import asyncio

async def main():
    agent, exit_stack = await create_agent()
    # 使用agent进行后续操作

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

2. 同步封装模式：

def sync_create_agent():
    return asyncio.run(create_agent())

root_agent = sync_create_agent()

推荐解决方案（新版最佳实践）

项目最新版本已经重构了MCP工具集的使用方式，开发者应：

1. 安装最新源码或等待1.10+版本发布
2. 参考新的实现模式：

from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool import MCPToolset

async def initialize_agent():
    toolset = await MCPToolset.from_server(...)
    return LlmAgent(
        model='gemini-2.0-flash',
        tools=toolset,
        # 其他参数...
    )

开发建议

1. 版本选择：优先使用项目main分支或1.10+版本
2. 异步编程：充分理解Python异步编程模型
3. 类型系统：熟悉Pydantic的验证机制
4. 错误处理：对协程调用进行适当封装

总结

ADK-Python项目正在持续优化开发体验，MCP工具集的改进体现了框架向更合理设计方向的演进。开发者遇到类似问题时，应首先确认框架版本，然后选择对应的解决方案。对于新项目，建议直接采用最新的实现模式以避免兼容性问题。

随着项目的迭代，这类工具集成问题将逐步减少，开发者可以更专注于业务逻辑的实现而非框架适配工作。