CleanTextLab mit Strands Agents nutzen (MCP)

Strands Agents macht es leicht, Agenten in Python zu bauen. CleanTextLab liefert deterministische Tools (Formatierung, Bereinigung, Konvertierung) via MCP, damit dein Agent exakte Operationen auslagern kann.

Diese Anleitung zeigt zwei Optionen:

1. Lokales MCP (stdio) mit npx cleantextlab-mcp
2. Gehostetes MCP (SSE) mit https://cleantextlab.com/api/mcp/sse

Voraussetzungen

• Python 3.10+
• Ein CleanTextLab Pro API-Key
• Strands Agents installiert

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install strands-agents

Option A: Lokales MCP via npx (empfohlen für lokale Entwicklung)

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp import stdio_client, StdioServerParameters

cleantextlab = MCPClient(
    lambda: stdio_client(
        StdioServerParameters(
            command="npx",
            args=["-y", "cleantextlab-mcp"],
            env={"CLEANTEXTLAB_API_KEY": "ctl_live_YOUR_KEY"},
        )
    )
)

with cleantextlab:
    agent = Agent(tools=cleantextlab.list_tools_sync())
    agent("Remove line breaks from: Hello\\nworld")

Option B: Gehostetes MCP (SSE)

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp import sse_client, SSEServerParameters

cleantextlab = MCPClient(
    lambda: sse_client(
        SSEServerParameters(
            url="https://cleantextlab.com/api/mcp/sse",
            headers={"x-api-key": "ctl_live_YOUR_KEY"},
        )
    )
)

with cleantextlab:
    agent = Agent(tools=cleantextlab.list_tools_sync())
    agent("Generate an ASCII tree from: src/app/page.tsx")

Warum MCP für Agenten?

• Deterministische Ausgabe für Formatierungsaufgaben
• Weniger Token durch Auslagerung schwerer Operationen
• Wiederverwendbare Tools in Agent-Workflows

Nächste Schritte

• MCP-Guide
• Automation Hub
• Strands-Beispiele

Bereit loszulegen? API-Key holen und CleanTextLab mit deinen Agenten verbinden.