Strands Agents के साथ CleanTextLab का उपयोग (MCP)

Strands Agents Python में एजेंट बनाना आसान करता है। CleanTextLab MCP के ज़रिए deterministic tools (formatting, cleaning, converting) देता है ताकि आपका एजेंट सटीक ऑपरेशन ऑफ़लोड कर सके।

यह गाइड दो विकल्प दिखाती है:

Local MCP (stdio) npx cleantextlab-mcp के साथ
Hosted MCP (SSE) https://cleantextlab.com/api/mcp/sse के साथ

आवश्यकताएँ

Python 3.10+
CleanTextLab Pro API key
Strands Agents इंस्टॉल

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

विकल्प A: Local MCP via npx (local dev के लिए recommended)

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")

विकल्प B: Hosted 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")

एजेंट्स के लिए MCP क्यों?

Deterministic output formatting tasks के लिए
कम tokens भारी ऑपरेशन्स ऑफ़लोड करके
Reusable tools agent workflows में

Next steps

शुरू करना है? अपनी API key लें और CleanTextLab को अपने एजेंट्स से जोड़ें।