【async with】

pip install openai openai-agents

from agents.mcp import MCPServerSse

async def main():
    async with MCPServerSse(
        name="12306_mcp",
        params={
            "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.cn/sse/56a8f2b1578fxx",  # 这里需要替换成 MCP的 SSE URL
            "timeout": 30,            # HTTP请求超时时间30秒
            "sse_read_timeout": 5   # 连接超时时间到5分钟
        },
        client_session_timeout_seconds=60,  # 增加客户端会话超时到60秒
        cache_tools_list=True,             # 启用工具列表缓存
    ) as mcp:
        print(f"连接MCP服务器成功: {mcp.name}")  # 通过静态方法name查看当前连接的MCP服务器名称
        try:
            tools = await mcp.list_tools()   # 通过其父类_MCPServerWithClientSession中的list_tools方法列出可用工具
            print(f"可用工具列表: {[tool.name for tool in tools]}")
        except Exception as e:
            print(f"获取工具列表失败: {e}")

async with 是 Python 中 异步上下文管理器（asynchronous context manager） 的语法，用来配合 async def 使用，管理异步资源的生命周期，比如网络连接、数据库连接、WebSocket、SSE 等。

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✅ 普通 with 和 async with 对比

场景	语法	用法说明
同步资源	with	打开文件、加锁等
异步资源（如 aiohttp、数据库连接池）	async with	支持 await 的上下文管理器，比如异步 HTTP 会话、异步数据库连接

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🎯 你这段代码中 async with MCPServerSse(...) as mcp: 的含义：

async with MCPServerSse(...) as mcp:
    ...

表示你正在异步创建一个 MCPServerSse 的实例（可能是 SSE 连接），进入时会触发它的 __aenter__() 方法（即初始化连接），退出 with 块时会触发 __aexit__() 方法（即关闭连接）。

这可以确保资源自动关闭，避免“连接未关闭”“资源泄露”等问题。

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✅ 举个例子帮助你理解

🔁 同步版本

with open("file.txt", "r") as f:
    content = f.read()

🔁 异步版本（以 aiohttp 举例）

import aiohttp

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://example.com") as response:
            print(await response.text())

aiohttp.ClientSession() 和 session.get(...) 都是异步资源，必须用 async with 管理。

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✅ 你为什么需要它？

因为你用的是 MCPServerSse，这个类背后大概率是基于 SSE（Server-Sent Events）或异步 HTTP 实现的，具备连接和断开两个阶段，必须被正确关闭。async with 正好自动管理这些步骤，保证健壮性和优雅退出。

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如果你需要，我可以帮你展开 MCPServerSse 背后的实现细节（如它的 __aenter__ 和 __aexit__ 实现）。需要的话请告诉我。