让AI模型用工具像呼吸一样自然——Smithery TypeScript SDK测评

让 AI 模型用工具像呼吸一样自然——Smithery TypeScript SDK 测评

做 AI Agent 开发的时候，最烦的不是调 prompt，是把各种 MCP 服务器接进 LLM——每次都要手写请求逻辑、处理 tool call 循环、还得操心 OpenAI 格式和 Anthropic 格式的差异。能不能有一个框架把这些全部封装好，让我只关心业务逻辑？

Smithery TypeScript SDK 就是干这个的。

一句话定位

一个 TypeScript 框架，把各种 MCP 服务器（Exa 搜索、Sequential Thinking、文件系统…）通过统一的 adapter 接入 OpenAI 或 Anthropic，开发者只需要写一个 while 循环就能让 AI 自主调用工具直到任务完成。

核心能力

多 MCP 并发连接

用 MultiClient 可以同时连接多个 MCP 服务器，然后在同一个 adapter 里让 LLM 看到所有工具。比如接上 Exa（搜索）和 Sequential Thinking（结构化推理），AI 就能边搜索边思考，而不是先搜完再想。

const client = new MultiClient()
await client.connectAll({
  exa: exaTransport,
  sequentialThinking: sequentialThinkingTransport,
})

OpenAI / Anthropic 双兼容

同一个 MultiClient，换个 adapter 就能切换底层 LLM。OpenAIChatAdapter 配 OpenAI，AnthropicChatAdapter 配 Claude，工具调用逻辑完全不用改。这对需要对比不同模型效果的开发者来说非常实用。

// OpenAI 版本
const openaiAdapter = new OpenAIChatAdapter(client)

// Anthropic 版本
const anthropicAdapter = new AnthropicChatAdapter(client)

自动 tool call 循环

最实用的功能——不用自己写 while 循环处理多轮工具调用。SDK 内部会自动把 LLM 的 tool_calls 发出去、取结果、再塞回上下文，直到 LLM 说”不需要再调工具了”。

let isDone = false
while (!isDone) {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages,
    tools: await adapter.listTools(),
  })
  const toolMessages = await adapter.callTool(response)
  messages.push(response.choices[0].message)
  messages.push(...toolMessages)
  isDone = toolMessages.length === 0
}

适用场景

• 快速原型 MCP Agent：想接个新 MCP 试试？npm install + 几十行代码搞定，不用从零写 SDK 对接。
• 多工具编排：同时需要搜索 + 推理 + 文件系统等多个能力的复杂 Agent。
• 模型对比评测：同一套工具逻辑切换 OpenAI / Anthropic，公平对比不同模型在工具调用任务上的表现。
• 团队技能沉淀：把团队积累的 MCP 工具封装成统一接口，新人也能快速上手。

使用方式

npm install @smithery/sdk @modelcontextprotocol/sdk

然后参考 GitHub 仓库的 examples 目录，有完整的 OpenAI 和 Anthropic 接入示例。

一点提醒

⚠️ SDK 目前标注为 alpha，生产环境慎用。但如果你是做 AI Agent 研发或原型开发，这个框架能省大量对接工作，值得上手试试。

GitHub 仓库里还有 WebSocket 传输支持、多 client 管理等进阶功能，文档写得也比较清晰。

GitHub：https://github.com/mcpnexus-registry/typescript-sdk

GitHub: https://github.com/mcpnexus-registry/typescript-sdk