使用uv 管理的python项目，开发了一段时间以后，有很多第三方的依赖有更新了，这时需要更新一下，本文介绍一下如何使用uv 来更新项目依赖。
先安装几个包的老版本
uv add "fastapi==0.114.2"
uv add "httpx<=0.28.0"
此时 pyproject.toml 中的配置信息为
[project]
name = "version-demo"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = [
"fastapi==0.114.2",
"httpx<=0.28.0",
]
[[tool.uv.index]]
url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple"
最近看各种 agent 框架有点上头，查看openai 自己的agent 框架文档时，觉得好简单，于是就想实践一下，可是真正操作起来却是困难重重。。。
下面记录一下遇到的各种问题。
我们在python 中安装第三方包的时候经常使用 pip 安装 常见的命令有
pip install requests
pip install httpx
但是你应该也见过下面这样的命令
这个是fastapi 官方文档首页提示的安装命令，你是否会好奇，这里为什么会有个 [standard]？ 它和直接安装 pip install fastapi 有什么区别？
类似的还有
pip insall mcp[cli]
pip install crewai_tool[mcp]
使用 uv 也可以这样
uv add mcp[cli]
uv add crewai_tool[mcp]
接下来让我们一起看一下这个中括号是什么东西。
使用 python 开发mcp server 非常简单，但是官方文档对于在sse 或者 streamable 服务里如何添加认证写的很不清晰，我们可以非常快速的开发一个mcp server
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import datetime
mcp = FastMCP("simple-mcp-server")
@mcp.tool(name="获取当前时间", description="获取当前时间")
async def get_current_time() -> str:
return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def run():
mcp.run(transport="sse")
if __name__ == "__main__":
run()
以上是一个获取当前时间的mcp server ，很简单，只作为演示，但是如果我们不想让所有人都可以访问，需要添加一些认证信息，目前来讲，由于FastMCP 封装的太高级了，不太好添加，官方有提供基于 OAuth 的认证方式，但是有点复杂，我还没有测试成功过，本文介绍一种简单的在header 中添加认证信息。
这里分别演示 SSE 和 streamable 两种类型如何改造，原理差不太多， 通过创建一个自定义的中间件，在请求处理之前获取一下header 中的 Authorization 参数。
上一篇文章我们构建了一个天气查询的agent，这个agent 功能比较单一，只能完成天气的查询，一个功能丰富的智能体系统，应该可以做很多事情，比如一个学术研究系统，会有信息搜索，文章总结，而信息搜索可能会使用到google 搜索，学术搜索，api 调用，RAG 检索等工具，文章总结可能包含大纲生成，图片生成，文章总结等等工具，且不同的agent 可能用到不同的模型，协调器的模型需要强大的规划推理模型，画图的agnet需要文生图的模型，文本总结可能一般的模型就可以胜任，这也是处于成本的考虑，不同的agent 只关注自身能力擅长的工作，对于复杂的系统，可能会由数量非常多的拥有不同工具能力的agent组成。
本文让我们来跟着官方文档尝试构建一个多agent 系统，我们在之前的天气查询agent 基础之上添加以下功能
目前市场上有很多的agent 框架，如 autogen,langgraph,crewai,agno 等等，不同的框架对于agent 的实现有些差异，有的框架侧重点在流程编排如 langGraph，有的框架提供很多内置的工具如crewai，但总体而言，这些agent 框架的基本能力包含工具调用，agent 协同。
前段时间 google 提出了A2A 协议，意在统一这些框架直接的交互方式。本系列我准备从零开始学习一下agent 的开发。
框架我选择了google 的 adk，一来这个框架使用起来比较简单，二来这个框架由google开发维护，对于A2A 协议有着很好的支持。
n8n 最近的热度很高，这里不想做太多的介绍，最近也在使用n8n 做些项目，所以也从基础开始记录以下学习的过程。
命令行运行
npx n8n
docker 运行
docker volume create n8n_data
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n
最近在看 google A2A 协议，它在官方的github 仓库有一些示例， https://github.com/google/A2A/tree/main/samples/python ，这些示例使用了uv ，并且用了 workspace，这个是之前使用uv 时没有接触过的，本文记录以下在uv 中如何使用 workspace 。
之前有介绍在国内使用 uv 如何设置代理加速python 包的下载，在安装python 时，当时介绍了国内目前只有一个南京大学镜像站，https://mirror.nju.edu.cn/github-release/indygreg/python-build-standalone/， 这个下载站只镜像了 uv 最新的release 文件，所以对于之前月份的文件，如果使用南京大学下载站就会下载失败，本文介绍一种使用海外云服务搭建uv python 的下载代理站实现可以正常下载安装 uv python 的实现方案。
作为一名 Python 开发者，你一定遇到过这样的烦恼：想用超快的 uv 工具安装 Python，却发现国内访问 GitHub 慢如蜗牛，之前介绍过国内只有南京大学镜像站可用于加速下载，但该镜像站仅镜像了 uv 最新的 release 文件。别担心！今天我要分享的解决方案，能让你像使用国内镜像站一样流畅地安装任意版本的 uv Python！本文将详细介绍一种使用海外云服务搭建 uv Python 下载代理站的实现方案，让你轻松解决下载难题
在使用 Python 开发基于 MCP 的 SSE 服务时，如果不小心写了同步阻塞的代码，就非常容易踩进 IO 阻塞的大坑。来看下面这段示例代码：
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from pydantic import Field
import time
import requests
# 初始化mcp服务
mcp = FastMCP("hello-mcp-server")
@mcp.tool(name="url_get", description="访问某个url")
def get_url(url: str = Field(..., description="将要访问的url")):
r = requests.get(url)
return r.text
@mcp.tool(name="计算加法", description="计算加法")
def add(a: int = Field(..., description="第一个数"), b: int = Field(..., description="第二个数")):
return a + b
def run():
mcp.run(transport="sse")
if __name__ == "__main__":
run()