MemGPT项目中MCP工具附加错误的排查与解决

问题背景

在使用MemGPT项目的MCP(Memory Context Protocol)工具时，开发者遇到了一个意外的运行时错误。当尝试通过Letta客户端附加MCP工具到代理时，系统抛出了以下异常：

raise RuntimeError("Something went wrong - we should never be using the persisted source code for MCP. Please reach out to Letta team")

这个错误表明系统在尝试使用持久化的源代码来加载MCP工具，而这是设计上不应该发生的情况。

技术环境分析

开发者使用了Docker Compose搭建了一个包含两个服务的环境：

1. Letta服务：作为主服务运行在8283端口，使用PostgreSQL作为数据存储
2. Python-setup服务：构建了一个包含Python 3.11、Node.js和MCP Inspector的环境，用于运行MCP工具

MCP工具的定义文件(main.py)包含了基本的示例代码，定义了一个加法工具和一个问候语资源。配置文件中指定了MCP服务器的连接信息。

错误原因深度解析

根据错误信息和代码上下文分析，这个问题可能源于以下几个方面：

1. 源代码持久化机制：系统检测到它正在尝试从持久化存储中加载MCP工具的源代码，而不是直接从运行中的服务获取

2. 工具注册流程：在工具附加到代理的过程中，可能发生了不正确的序列化/反序列化操作

3. 版本兼容性问题：MCP Inspector的版本(0.6.0)可能与Letta服务的版本存在兼容性问题

4. 配置问题：mcp_config.json中的配置可能没有正确指向运行中的MCP服务

解决方案

经过排查，开发者确认并解决了以下问题：

1. 确保直接源代码访问：验证了MCP工具是从运行中的Python服务直接加载，而不是从任何持久化存储

2. 检查服务连接：确认了Docker Compose网络配置正确，服务间可以通过容器名称相互访问

3. 版本一致性检查：确保所有组件(MCP Inspector、Letta服务、Python库)使用兼容的版本

4. 配置验证：重新检查了mcp_config.json文件，确保URL指向正确的服务端点

最佳实践建议

为了避免类似问题，建议开发者：

1. 环境隔离：为开发、测试和生产环境使用不同的配置，避免配置混淆

2. 版本管理：使用明确的版本锁定(如poetry.lock)确保依赖一致性

3. 日志增强：在MCP工具中添加详细的启动日志，帮助诊断连接问题

4. 健康检查：扩展Docker Compose的健康检查机制，确保服务完全就绪后再进行工具注册

总结

MemGPT项目的MCP工具集成提供了强大的内存上下文管理能力，但在复杂的环境配置下可能会遇到各种集成问题。通过系统性的环境验证和配置检查，开发者成功解决了这个工具附加错误。这提醒我们在分布式系统集成中，需要特别注意服务发现、版本管理和配置正确性等关键因素。

对于希望使用MemGPT MCP功能的开发者，建议从简单的示例开始，逐步构建复杂环境，并在每个步骤验证工具的正确加载和运行。