从单机到分布式：双MCP服务器负载架构深度解析

LangGraph在生产级代理系统开发领域口碑不错，不少开发者会优先选它来搭建相关系统。接下来，咱们就以深度研究助手这个实例为切入点，好好聊聊LangGraph的工作流程，以及它和MCP的集成方式。要是这篇内容能帮到你，别忘了分享给身边有需要的同行。

一、核心设计理念解析

1.1 双服务器MCP集成方案

这套架构里用到了两台MCP服务器，各自承担不同职责：

• 自定义研究服务器：主要负责FAISS向量存储管理，提供语义搜索工具，同时处理本地资源的调度和维护。
• Firecrawl MCP服务器：专注于实时网络爬取和数据提取工作，不过使用前得确保环境满足Node.js v22及以上版本要求。
  安装Firecrawl MCP服务器的命令如下：

npm install -g @mcp-servers/firecrawl  # 全局安装Firecrawl MCP服务包

1.2 状态化智能体（Stateful Agent）实现

基于LangGraph的StateGraph，能打造出具备以下能力的状态化智能体：

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• 持久化对话记忆：可以保存多轮对话过程中的信息，不会轻易丢失上下文。
• 多轮工具调用链：支持连续调用多个工具，完成复杂任务。
• 动态工作流分支：能根据实际情况，在工具调用、资源加载、用户指令响应等不同流程间灵活切换。

1.3 用户元命令控制规则

用户可以通过特定格式的元命令，对系统进行精准控制，具体命令格式和功能如下：

• @prompt:命令：作用是加载指定的提示模板，比如输入“@prompt:research”，就能加载研究场景专用的提示模板。
• @resource:命令：用于加载指定的资源，例如“@resource:arxiv_docs”，可加载arxiv相关文档资源。
• @use_resource:命令：执行资源查询操作，像“@use_resource:arxiv_papers ‘transformer optimization’”，就能查询 transformer优化相关的arxiv论文。

二、核心模块实现细节

2.1 LangGraph工作流引擎搭建

LangGraph工作流引擎是整个系统的核心调度部分，下面通过代码展示其基本实现方式：

from langgraph.graph import StateGraph

# 1. 初始化工作流，指定智能体状态类AgentState
workflow = StateGraph(AgentState)

# 2. 添加功能节点：research节点负责调用研究工具，web_crawl节点负责网页爬取
workflow.add_node("research", research_tool_node)
workflow.add_node("web_crawl", firecrawl_node)

# 3. 设置条件分支：从agent节点出发，根据decide_next_action函数的返回结果，决定跳转到research还是web_crawl节点
workflow.add_conditional_edges(
    "agent",
    decide_next_action,
    branches={"research": "research", "web": "web_crawl"}
)  # 这里的动态路由逻辑，能让系统根据任务类型自动选择合适的处理节点

2.2 模块化工具设计思路

采用“RAG即服务”的理念，将工具拆分成独立模块，而非固定的流水线，具体设计如下：

• 核心工具模块：
  • 向量存储工具：通过save_to_vectorstore()函数，可将数据存入向量库。
  • 检索工具：调用semantic_retrieval(query)函数，能根据查询内容进行语义检索。
• 工具热插拔特性：新增工具时，只需在MCP服务器上完成注册，无需对整个系统进行大改。
  以下是一个网页PDF提取工具的实现示例：

@mcp_tool  # 用@mcp_tool装饰器标记，表明这是一个MCP可调用的工具
def pdf_extractor(url: str) -> str:
    """Firecrawl网页PDF提取工具：传入网页URL，提取页面中的PDF内容并返回"""
    return firecrawl_api.scrape(url, params={"extract_pdf": True})  # 调用Firecrawl API，开启PDF提取参数

2.3 多服务器资源调度机制

多服务器之间通过明确的流程进行资源调度，具体流程如下：

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1. 用户发起请求后，请求先传递到LangGraph决策引擎。
2. LangGraph决策引擎根据请求类型，判断是否需要调用自定义MCP服务器或Firecrawl MCP服务器。
3. 若需要本地向量数据支持，就调用自定义MCP服务器的FAISS向量库；若需要实时网络数据，就通过Firecrawl MCP服务器调用实时网页API获取数据。

三、关键技术优势亮点

3.1 高可扩展架构特性

• 横向扩展能力：只要新增MCP服务器，就能拓展系统的能力范围。比如新增一个处理学术数据的MCP服务器，系统就具备了学术数据处理能力。
• 工具热更新功能：修改已有的工具时，不用重启整个智能体，直接更新工具模块即可生效，大大减少了系统 downtime。

3.2 用户主导的工作流逻辑

系统会优先响应用户的元命令，让用户主导工作流走向，具体实现代码如下：

if user_input.startswith("@prompt:"):
    # 若用户输入以@prompt:开头，就提取冒号后的模板名，加载对应的提示模板
    load_prompt(user_input.split(":")[1])  
elif user_input.startswith("@use_resource:"):
    # 若用户输入以@use_resource:开头，就解析资源URI和查询内容，执行对应的资源查询工具
    uri, query = parse_resource_cmd(user_input)
    execute_resource_tool(uri, query)       

3.3 生产级容错机制保障

为了确保系统在生产环境中稳定运行，设计了多重容错机制：

• 工具调用超时自动回退：当某个工具调用超时，系统会自动切换到备用方案，避免任务卡住。
• MCP服务器心跳检测：实时监控MCP服务器的运行状态，一旦发现服务器异常，会及时发出警报并尝试恢复。
• 错误输出结构化重试：对于工具返回的错误结果，会按照预设的结构化流程进行重试，提高任务成功率。

四、实施步骤指南

4.1 环境准备操作

首先要获取项目代码并安装依赖，具体命令如下：

# 1. 克隆项目仓库到本地
git clone https://github.com/example/mcp-research-assistant
# 2. 进入项目目录，使用uv工具同步安装依赖（uv是一款高效的Python依赖管理工具）
cd mcp-research-assistant && uv sync  

4.2 Firecrawl配置方法

需要在config.yaml文件中配置Firecrawl相关参数，配置内容如下：

firecrawl:
  api_key: YOUR_API_KEY  # 替换成自己的Firecrawl API密钥，从官方平台申请获取
  mcp_endpoint: "stdio"  # 可选值：stdio（本地标准输入输出）或 https://api.firecrawl.io（官方远程接口）

4.3 双服务器启动流程

需要打开两个终端，分别启动自定义MCP服务器和Firecrawl服务：

1. 启动自定义MCP服务器（终端1执行）：

python research_server.py --port 8033  # 指定8033端口启动，端口号可根据实际情况调整

2. 启动Firecrawl服务（终端2执行）：

firecrawl-mcp --transport stdio  # 以stdio方式启动Firecrawl MCP服务

五、典型工作流示例演示

以用户查询“@use_resource:arxiv_papers ‘transformer optimization’”为例，展示整个工作流的运行过程：

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1. 用户输入上述元命令后，请求被传递到LangGraph代理。
2. LangGraph根据命令中的“arxiv_papers”，将请求路由到自定义研究服务器。
3. 自定义研究服务器调用FAISS向量库，执行“transformer optimization”相关的语义检索。
4. 检索完成后，将结果整合到对话上下文中，返回给用户，返回结果格式如下：

{
  "tool_output": "10篇相关论文摘要...",  // 实际返回时会包含具体的10篇论文摘要内容
  "next_step": "是否需要深度网络搜索？"  // 询问用户是否需要进一步进行网络搜索获取更多信息
}

六、总结

这套双MCP服务器负载架构，借助MCP协议实现了工具和资源的标准化封装，再结合LangGraph的状态化工作流引擎，成功打造出具备动态决策能力的研究助手。其核心创新点主要有三个：

1. 采用用户元命令驱动的控制模式，让用户能更灵活地操控系统。
2. 将RAG能力进行工具化解耦，方便后续对RAG相关功能进行升级和维护。
3. 支持多MCP服务器热插拔，极大地提升了系统的扩展性和灵活性。

如果大家在实际部署或使用过程中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论。觉得有用的话，也别忘了点个赞，咱们下次分享再见！