MCP¶
连接远端 MCP Server，将它提供的工具注册到 Runtime，再选择向模型开放哪些工具。
连接服务¶
先完成模型配置，并准备可访问的 MCP URL 与凭据。将以下代码放入 async main()，连接一个提供 search 工具的 HTTP MCP Server：
import os
import bumblehive
from bumblehive.protocols import MCPServerConfig
docs_server = MCPServerConfig(
name="docs",
url=os.environ["DOCS_MCP_URL"],
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ['DOCS_MCP_TOKEN']}"
},
tool_timeout=30,
enabled_tools=["search"],
)
config = bumblehive.RuntimeArguments(
model=os.environ["BUMBLEHIVE_MODEL"],
api_key=os.environ["BUMBLEHIVE_API_KEY"],
base_url=os.environ["BUMBLEHIVE_BASE_URL"],
mcp_servers=(docs_server,),
tool_names=["mcp_docs_search"],
)
async with bumblehive.from_config(config) as runtime:
print(runtime.tools.registered_mcp_tool_names)
result = await runtime.run("搜索安装 Bumblehive 的方法")
print(result.error.message if result.error else result.final_content)
MCP 工具在本地的名称通常是：
mcp_<server name>_<original tool name>
例如 docs Server 的 search 会注册为 mcp_docs_search。
两层工具过滤¶
MCP 有两层限制：
enabled_tools决定从远端注册哪些工具；- Agent 的
tool_names决定本次向模型开放哪些已注册工具。
enabled_tools=["*"] 会注册远端全部工具。面对第三方 Server 时，建议改成明确列表。
生命周期与安全¶
- Runtime 进入
async with时连接 MCP，退出时关闭； - MCP 配置不能通过单次
run(config=...)修改； - Header 只适用于 HTTP 或 SSE 传输；
- 默认工具超时为 30 秒；
- MCP Server 的文件访问能力由服务端自身控制。
连接失败时，Runtime 初始化会直接抛出异常。请检查 URL、鉴权 Header 和 Server 是否可用。