Utiliser CleanTextLab avec Strands Agents (MCP)

Strands Agents simplifie la création d’agents en Python. CleanTextLab ajoute des outils déterministes (formatage, nettoyage, conversion) via MCP, afin que votre agent délègue des opérations précises sans les réimplémenter.

Ce guide couvre deux options :

1. MCP local (stdio) avec npx cleantextlab-mcp
2. MCP hébergé (SSE) avec https://cleantextlab.com/api/mcp/sse

Prérequis

• Python 3.10+
• Une clé API Pro CleanTextLab
• Strands Agents installé

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

Option A : MCP local via npx (recommandé en dev local)

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 : MCP hébergé (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")

Pourquoi MCP pour les agents ?

• Sortie déterministe pour les tâches de formatage
• Moins de tokens en déléguant les opérations lourdes
• Outils réutilisables dans les workflows d’agents

Étapes suivantes

• Guide MCP
• Automation Hub
• Exemples Strands

Prêt à construire ? Obtenez votre clé API et connectez CleanTextLab à vos agents.