modelcontextprotocol / modelcontextprotocol/python-sdk
cannot get response from await session.call_tool()
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 24.3k
- Forks
- 4k
- Ø Merge
- 1 T. 1 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 31
Beschreibung
hello, I'm sorry to bother you. I've recently encountered a blocking issue with the MCP client.
I've set up an MCP server, and it runs in Claude successfully. However, when I use the client I set up, the call to the tool result = await session.call_tool() gets stuck and doesn't return a response. But when I use tools = await session.list_tools(), I can retrieve the list of tools.
Through logging within the client file, I'm able to confirm that the tool call has been initiated and executed successfully, and the result is obtained, but the client side can't receive the result. It seems there's an issue with the transmission layer of the protocol. I've been struggling with this for two days and have looked for solutions without success, even after upgrading the system version.
I removed the other logic and only kept the tool invocation. The code is as follows.
Looking forward to your reply.
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client
server_params = StdioServerParameters( # Create server parameters for stdio connection
command="uvx",
args=[
"--from",
"git+ssh://xxxx.xx.xxx",
"server-name"
],
env=None
)
# Optional: create a sampling callback
async def handle_sampling_message(message: types.CreateMessageRequestParams) -> types.CreateMessageResult:
return types.CreateMessageResult(
role="assistant",
content=types.TextContent(
type="text",
text="Hello, world! from model",
),
model="gpt-3.5-turbo",
stopReason="endTurn",
)
async def run():
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write, sampling_callback=handle_sampling_message) as session:
# Initialize the connection
await session.initialize()
# List available tools
tools = await session.list_tools()
# Call a tool
result = await session.call_tool("query-api-infos", arguments={"api_info_id": "8768555"})
print(result)
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(run())
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit der minimalen run()-Reproduktion aus dem Issue und konzentrieren Sie sich auf stdio_client, ClientSession und call_tool; vergleichen Sie den erfolgreichen list_tools-Pfad mit dem hängenden Tool-Aufruf und untersuchen Sie die clientseitige Protokollierung. Reproduzieren Sie den Stillstand und ermitteln Sie, warum das Tool-Ergebnis nicht empfangen wird; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn call_tool das Ergebnis zurückgibt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- api
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100