EVO Payment MCP server 定义了一套工具,AI agents 可以使用这些工具与EVO支付API进行交互。
使用此 SDK 将 EVO Payment 集成到您的智能体工作流中。由于智能体行为具有不确定性,请在测试环境中使用此 SDK 并运行评估以评估您应用程序的效果。
在使用 LinkPay MCP 之前,您需要配置以下环境变量:
| 环境变量 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
EVOCLOUD_BASE_URL | EvoCloud API 基础 URL(默认使用 uat 服务) | 是 |
EVOCLOUD_SID | EvoCloud 商户 ID | 是 |
EVOCLOUD_SIGN_KEY | EvoCloud 签名密钥 | 是 |
EVOCLOUD_WEBHOOK_URL | 支付回调 URL | 否 |
在您的 MCP 客户端配置文件中添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"linkpay": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "evocloud_agent_toolkit", "linkpaymcp", "stdio"],
"env": {
"EVOCLOUD_BASE_URL": "https://counter-uat.everonet.com",
"EVOCLOUD_SID": "您的商户ID",
"EVOCLOUD_SIGN_KEY": "您的签名密钥",
"EVOCLOUD_WEBHOOK_URL": "https://example.com/webhook"
}
}
}
}
LinkPay MCP 提供以下核心功能:
generate_merchant_order_idprefix (可选): 订单号前缀,默认为 "LINKPAY"create_linkpay_ordermerchant_order_id (必填): 商户订单 IDcurrency (必填): 货币代码,如 "USD", "CNY"amount (必填): 支付金额merchant_order_time (可选): 订单时间goods_name (可选): 商品名称goods_description (可选): 商品描述trade_type (可选): 交易类型return_url (可选): 支付完成后的返回地址webhook_url (可选): 支付状态回调地址enabled_payment_methods (可选): 支持的支付方式列表valid_time (可选): 订单有效时间(分钟)query_linkpay_ordermerchant_order_id (必填): 商户订单 IDcreate_linkpay_refundoriginal_merchant_order_id (必填): 原始订单 IDmerchant_trans_id (必填): 退款交易 IDcurrency (必填): 货币代码refund_amount (必填): 退款金额merchant_trans_time (可选): 退款时间reason (可选): 退款原因description (可选): 退款描述query_linkpay_refundmerchant_trans_id (必填): 退款交易 ID配置如下服务:
保存好,在 mcp 工具列表里查看 LinkPay 服务是否正常
EVOCLOUD_SIGN_KEY 等敏感信息安全存储,不要硬编码在代码中merchant_order_id 不会重复创建订单了解如何使用 EVO Payment Agent Toolkit 构建您的 AI agent。
使用此 SDK 将 EVO Payment 集成到您的智能体工作流中。由于智能体行为具有不确定性,请在测试环境中使用此 SDK 并运行评估以评估您应用程序的效果。
pip install evocloud-agent-toolkit langchain langchain-openai
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件,填写实际配置
EVOCLOUD_BASE_URL=https://online-uat.everonet.com
EVOCLOUD_SIGN_KEY=your_sign_key
EVOCLOUD_SID=your_sid
EVOCLOUD_WEBHOOK_URL=https://your-domain.com/webhook # 可选
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
from evocloud_agent_toolkit.langchain import EvoCloudToolkit
from langchain.agents import create_openai_functions_agent, AgentExecutor
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化工具和模型
toolkit = EvoCloudToolkit()
tools = toolkit.get_tools()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是专业的支付助手,可以帮助用户处理 LinkPay 相关业务。"),
("user", "{input}"),
MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
])
# 创建和运行 Agent
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 使用自然语言交互
response = agent_executor.invoke({
"input": "请创建一个订单,订单号ORDER_123,金额99.99美元,商品是Premium服务"
})
print(response["output"])