LangChain
Human-in-the-loop over MCP - Docs by LangChain
Human-in-the-loop over MCP - Docs by LangChain是LangChain的免费文档(en)。前置条件:需要熟悉 Python、LangGraph 的 StateGraph 与 interrupt 机制,并了解 MCP 协议的基本概念(工具调用、客户端能力)。
掌握通过 Agent Server MCP 端点实现人机协同(elicitation)的机制与实现方式,能在 MCP 客户端暂停/恢复工具调用并处理各类应答场景。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 教程 · 文档
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
阅读文档无需账号;动手实践需自备 Python 环境、相应版本的 langgraph/langgraph-api,以及支持 elicitation 的 MCP 客户端。
- 补充内容
- LangSmith 账号(可选,若使用云托管部署 Agent Server)
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
继续学习「Human-in-the-loop over MCP - Docs by LangChain」。课程目录是 langchain-human-in-the-loop-over-mcp/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 1 节 · 官方顺序
常见问题
免费吗?
免费:官方文档页面正文与代码示例可直接阅读,未见付费墙或登录拦截;页面的 Try LangSmith 入口不属于本文内容的收费限制。实践可能产生费用:文中要求 langgraph-api>=0.18.0 与支持 elicitation 的 MCP 客户端,可在本地自建;若改用 LangSmith 云托管部署可能产生费用,网页未说明价格。
需要什么基础?
需要熟悉 Python、LangGraph 的 StateGraph 与 interrupt 机制,并了解 MCP 协议的基本概念(工具调用、客户端能力)。软件、账号与硬件:Python 环境与 langgraph、langgraph-api 依赖;已部署或可运行 Agent Server,并有一个支持 elicitation 的 MCP 客户端(协议版本 2026-07-28)。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://docs.langchain.com/langsmith/server-mcp-elicitation。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。补充内容需要自备:LangSmith 账号(可选,若使用云托管部署 Agent Server)。
来源与使用须知
版权与转载
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