Pydantic-AI 项目中Agent与MCP服务器连接问题的解决方案

在开发基于Pydantic-AI框架的智能代理系统时，开发者可能会遇到Agent无法连接MCP服务器的问题。本文将深入分析这一常见问题的成因，并提供完整的解决方案。

问题背景

Pydantic-AI框架提供了强大的Agent功能，可以与MCP服务器进行交互。但在实际开发中，开发者可能会遇到连接失败的情况，错误提示通常显示"MCP server is not running"。

核心问题分析

通过分析错误堆栈和示例代码，我们可以发现几个关键点：

1. 服务器端代码正确实现了SSE和stdio两种连接方式
2. 独立客户端能够成功连接服务器并获取工具列表
3. Agent初始化配置看似正确，但运行时仍报连接错误

根本原因

问题实际上并不在于服务器配置或网络连接，而是开发者忽略了Pydantic-AI框架的一个重要机制：Agent运行MCP服务器需要在特定上下文中进行。

解决方案

正确的实现方式是在异步上下文中运行Agent和MCP服务器：

async with general_tool_agent.run_mcp_servers():
    await general_tool_agent.run("Hi AI")

深入理解

Pydantic-AI框架设计时考虑到了资源管理的安全性，因此要求：

1. MCP服务器的生命周期需要被明确管理
2. 所有网络连接需要在可控的上下文中建立和释放
3. 异步操作需要正确的协程调度

最佳实践建议

1. 始终使用上下文管理器管理Agent和服务器连接
2. 对于生产环境，考虑添加连接重试机制
3. 在开发阶段可以增加日志记录以监控连接状态
4. 注意不同连接方式(SSE/stdio)的端口配置差异

总结

Pydantic-AI框架提供了强大的Agent功能，但需要开发者遵循其设计模式。理解框架的资源管理机制是解决问题的关键。通过正确的上下文管理，可以确保Agent与MCP服务器建立稳定可靠的连接。

对于刚接触Pydantic-AI的开发者，建议仔细阅读框架文档中关于异步操作和资源管理的部分，这将帮助避免类似问题的发生。