从单机到分布式：双MCP服务器负载架构详解​

LangGraph 被广泛认为是构建生产级代理系统的首选。今天我们将通过深度研究助手这个示例，深入探讨 LangGraph 的工作流程和 MCP 的集成模式。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。

​​一、核心设计理念​​

​​双服务器MCP集成​​

• ​​自定义研究服务器​​：提供FAISS向量存储、语义搜索工具及本地资源管理
• ​​Firecrawl MCP服务器​​：支持实时网络爬取/数据提取（需Node.js v22+）

npm install -g @mcp-servers/firecrawl  # 安装命令

​​状态化智能体（Stateful Agent）​​

LangGraph的StateGraph实现：

• 持久化对话记忆
• 多轮工具调用链
• 动态工作流分支（工具调用/资源加载/用户指令响应）

​​用户元命令控制​​

​​二、核心模块实现​​

1. ​​LangGraph工作流引擎​​

from langgraph.graph import StateGraph

workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("research", research_tool_node)
workflow.add_node("web_crawl", firecrawl_node)
workflow.add_conditional_edges(
    "agent",
    decide_next_action,
    branches={"research": "research", "web": "web_crawl"}
)  # 动态路由逻辑

2. ​​模块化工具设计​​

​​RAG即服务​​：拆分为独立工具而非固定流水线

• 向量存储工具：save_to_vectorstore()
• 检索工具：semantic_retrieval(query)

​​工具热插拔​​：新增工具只需注册到MCP服务器

@mcp_tool
def pdf_extractor(url: str) -> str:
    """Firecrawl网页PDF提取工具"""
    return firecrawl_api.scrape(url, params={"extract_pdf": True})

3. ​​多服务器资源调度​​

​​三、关键技术优势​​

​​可扩展架构​​

• 横向扩展：新增MCP服务器即扩展能力域
• 工具热更新：修改工具无需重启智能体

​​用户主导的工作流​​

if user_input.startswith("@prompt:"):
    load_prompt(user_input.split(":")[1])  # 动态提示加载
elif user_input.startswith("@use_resource:"):
    uri, query = parse_resource_cmd(user_input)
    execute_resource_tool(uri, query)       # 按需资源调用

​​生产级容错机制​​

• 工具调用超时自动回退
• MCP服务器心跳检测
• 错误输出结构化重试

​​四、实施路线图​

​​环境准备​​

git clone https://github.com/example/mcp-research-assistant
cd mcp-research-assistant && uv sync  # 依赖安装

​​Firecrawl配置​​

# config.yaml
firecrawl:
  api_key: YOUR_API_KEY
  mcp_endpoint: "stdio"  # 或 https://api.firecrawl.io

​​启动双服务器​​

# 终端1：启动自定义MCP服务器
python research_server.py --port 8033

# 终端2：启动Firecrawl服务
firecrawl-mcp --transport stdio

​​五、典型工作流示例​​

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

1. 用户输入：@use_resource:arxiv_papers "transformer optimization"
2. LangGraph路由至研究服务器
3. FAISS执行语义检索
4. 结果整合至对话上下文：

{
  "tool_output": "10篇相关论文摘要...",
  "next_step": "是否需要深度网络搜索？"
}

​​结语​​

该架构通过MCP协议实现工具/资源的标准化封装，结合LangGraph的状态化工作流引擎，构建出具备动态决策能力的研究助手。核心创新点在于：

1. 用户元命令驱动的控制模式
2. RAG能力的工具化解耦
3. 多MCP服务器热插拔机制

好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。