今天给大家分享一个技术Demo，展示如何基于Agno框架快速构建一个OpenAI兼容API服务，并通过MCP工具调用实现功能扩展。这个方案的最大价值在于：客户端无需任何修改，只要兼容OpenAI API，就能直接调用配置好的工具能力！
https://github.com/lemonhall/agno_mcp_openai_demo
Cherry studio的配置
运行的效果
mcp服务的功能描述
注释：caldav-mcp，因为功能测试的原因，暂时未发布
核心价值 ?
传统Agent开发中，客户端需要：
了解工具调用规范 处理复杂的工具注册流程 实现工具调用和结果解析
而通过本项目展示的方案： ✅ 客户端只需调用标准OpenAI API ✅ 所有工具调用逻辑封装在服务端 ✅ 无需客户端挂载任何MCP工具 ✅ 保持完全的API兼容性
技术实现解析 ?
1. 架构设计
项目采用三层架构：
API兼容层：完全模拟OpenAI Chat Completions接口 Agent核心层：基于Agno框架的Agent实现 工具服务层：集成MCP工具服务（以CalDAV为例）
客户端 → OpenAI兼容API → Agno Agent → MCP工具服务
2. 关键技术点
OpenAI API全兼容：支持同步/流式响应 透明工具调用：客户端无需感知工具存在 灵活的工具配置：服务端统一管理工具注册
3. 代码结构
.
├── simple_openai_agent_api.py # 主服务入口
└── agno_openai_adapter.py # OpenAI适配层实现
快速体验 ?
安装依赖
pip install fastapi uvicorn agno mcp
启动服务
python simple_openai_agent_api.py
调用示例（使用任何OpenAI兼容客户端）
response = client.chat.completions.create(
model="agno-agent",
messages=[{"role":"user","content":"查询我的日程"}]
)
场景扩展 ?
虽然Demo以日历管理为例（因为这个场景简单易懂），但该方案适用于：
数据库查询工具 电商订单管理 内部系统集成 任何需要工具调用的场景
设计理念 ?
关注点分离：客户端只关心业务对话，不关心工具实现 平滑迁移：现有OpenAI应用可无缝迁移 灵活扩展：服务端可动态增减工具能力
结语
这个Demo展示了Agno框架在构建企业级Agent服务时的独特优势。通过OpenAI兼容层，我们可以：
极大降低客户端接入成本 保持API的稳定性和兼容性 灵活扩展后端工具能力