プロジェクトプロフィール

LangGraphとLangChainをベースとしたスマートチャットロボットプロジェクトです。 ロボットは、気象照会、歴史的なイベントの問い合わせ、Web検索などのリアルタイム情報にアクセスするためのツールを呼び出して、ユーザーに正確かつタイムリーな回答を提供できます。 特に、このプロジェクトでは、モデレーコンテキストプロトコル(MCP)サーバーをLangGraphに基づくrecretagentに統合する方法を実証し、大きな言語モデルがMCPツールにアクセスできるようにしました。

主な機能

** スマートな対話**: 大規模な言語モデルに基づく自然言語の理解と生成

• ** ツールコール**:気象問い合わせ、検索エンジン、歴史的なイベントのクエリなど、さまざまな外部ツールの統合をサポートしています。
• 理由の正しい: ロジック・アクション・オブザーベーション・サイクル・モデルを使用して、思考の構造化されたプロセスを提供します。
• ** トークン統計**:APIによるトークン使用状況のリアルタイム監視と統計 対話メモリ: 複数サイクルの対話やコンテキストコヒーレンスのサポート -APIサービス:ユーザー情報クエリをサポートするためのFastAPIバックエンドサービスが含まれています
• ** MCP の統合**: サポートされるモード コンテキスト プロトコル サーバー ツールのシームレスな統合
• ** SYNC/System**:異なった性能の必要性を満たすために同時、対称的な実現を提供して下さい

プロジェクトアーキテクチャ

プロジェクトは次のコアコンポーネントで構成されています。

LangGraph Rec Act Act ** - LangGraph 構造に基づくスマート エージェント, ツールの呼び出しと推論をサポート 2.MCP Server - BMIコンピューティング、気象クエリなどのさまざまなツールを提供するサーバー 3。 MCPツールアダプタ - MCPツールをLangchainツールフォーマットに変換する適応レイヤー 4.FastAPIサービス - ユーザー情報クエリなどのAPIサービス

プロジェクト構造

コアアイデア

プロジェクト全体の主な考え方は、ツールを標準化することです**:

• すべてのツール(ローカル機能、APIサービス、MCPサービス)は、標準化されたインターフェイスを提供する必要があります
• 各ツールにクリア[name(ツール名)が必要です。
• 各ツールは詳細でなければなりません [(T1)] (ツールの説明)
• 各ツールは、明確なパラメータ構造([args])を定義しなければなりません。

この標準化により、大きなモデルはツールの機能を理解し、正しく呼び出すことができます。また、異なるソースからのツールのシームレスな統合を可能にします。 # 環境要件

プロジェクトは2つの主要なコンテキストで構成されています。

MCP サーバー環境

• Python 3.10+ (推奨3.10.18) ・コンダ環境:[T3]

LangGraph エージェント環境

• Python 3.13+ (推奨3.13.5) -Conda 環境:[[T4]

信頼性のパッケージの取付け

MCP サーバー環境

LangGraph エージェント環境

別の環境に依存しています