プロジェクト概要

LangChain-MCP-Adaptersは、LangChain AIが提供するツールキットで、AIエージェントがモデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて外部ツールやデータソースとやり取りできるようにします。このプロジェクトは、MCPツールを通じて様々なデータソースやAPIにアクセスできるReActエージェントを展開するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。

特徴

• Streamlitインターフェース:MCPツールでLangGraph ReAct Agentとやり取りするための使いやすいウェブインターフェース
• ツール管理:UIを通じてMCPツールの追加、削除、設定(Smithery JSON形式対応)。これはアプリケーションを再起動せずに動的に行います
• ストリーミングレスポンス:エージェントの応答やツール呼び出しをリアルタイムで表示
• 会話履歴:エージェントとの会話を追跡・管理

MCPアーキテクチャ

モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、主に3つのコンポーネントで構成されています。

1. MCP Host:Claude Desktop、IDE、LangChain/LangGraph など、MCPを通じてデータにアクセスしようとするプログラム。

2. MCPクライアント:サーバーと1:1の接続を維持し、ホストとサーバーの間の仲介者として機能するプロトコルクライアント。

LangGraph Agents + MCP

Project Overview

LangChain-MCP-Adapters is a toolkit provided by LangChain AI that enables AI agents to interact with external tools and data sources through the Model Context Protocol (MCP). This project provides a user-friendly interface for deploying ReAct agents that can access various data sources and APIs through MCP tools.

Features

• Streamlit Interface: A user-friendly web interface for interacting with LangGraph ReAct Agent with MCP tools
• Tool Management: Add, remove, and configure MCP tools through the UI (Smithery JSON format supported). This is done dynamically without restarting the application
• Streaming Responses: View agent responses and tool calls in real-time
• Conversation History: Track and manage conversations with the agent

MCP Architecture

The Model Context Protocol (MCP) consists of three main components:

1. MCP Host: Programs seeking to access data through MCP, such as Claude Desktop, IDEs, or LangChain/LangGraph.

2. MCP Client: A protocol client that maintains a 1:1 connection with the server, acting as an intermediary between the host and server.

3. MCP Server: A lightweight program that exposes specific functionalities through a standardized model context protocol, serving as the primary data source.

Quick Start with Docker

You can easily run this project using Docker without setting up a local Python environment.

Requirements (Docker Desktop)

Install Docker Desktop from the link below:

• Install Docker Desktop

Run with Docker Compose

1. Navigate to the dockers directory

cd dockers

2. Create a .env file with your API keys in the project root directory.

cp .env.example .env

Enter your obtained API keys in the .env file.

(Note) Not all API keys are required. Only enter the ones you need.

• ANTHROPIC_API_KEY: If you enter an Anthropic API key, you can use “claude-3-7-sonnet-latest”, “claude-3-5-sonnet-latest”, “claude-3-haiku-latest” models.
• OPENAI_API_KEY: If you enter an OpenAI API key, you can use “gpt-4o”, “gpt-4o-mini” models.
• LANGSMITH_API_KEY: If you enter a LangSmith API key, you can use LangSmith tracing.