모델 Context Protocol (MCP) 서버와 LangChain Go 도구가 있는 Go 어댑터입니다.

개요

이 어댑터는 MCP 서버에서 LangChain Go 라이브러리로 정의된 도구를 사용할 수 있습니다. 필요한 인터페이스를 구현하여 MCP 툴을 LangChain Go의 에이전트 인프라와 원활하게 통합합니다.

특징

• 모든 MCP 서버에 연결
• 지정된 MCP 서버에서 MCP 도구를 자동으로 발견하고 LangChain Go에 사용할 수 있습니다.
• LangChain Go 도구로 MCP 도구를 랩

설치

사용법

예제 응용 프로그램

example] 전체 예제의 디렉토리를 참조:

• example/agent: 다양한 LLM 제공 업체와 어댑터를 사용하는 방법 (Google AI, OpenAI, Anthropic)
• example/server: URL fetching 도구를 제공하는 최소 MCP 서버 예

예 에이전트는 여러 LLM 공급자를 지원합니다.

• Google AI (Gemini): 설정 GOOGLE_API_KEY -OpenAI: 설정 OPENAI_API_KEY
• **Anthropic (Claude) ** : ANTHROPIC_API_KEY 설정

예제는 Windows, macOS 및 Linux에서 교차 플랫폼 및 작동입니다. 예제는 자동으로 소스에서 MCP 서버를 구축하고 실행합니다. 상세한 설정 지침에 대한 예제 README를 참조하십시오.

LangChainGo MCP Adapter

A Go adapter that bridges LangChain Go tools with Model Context Protocol (MCP) servers.

Overview

This adapter allows you to use tools defined on an MCP server with the LangChain Go library. It implements the necessary interfaces to integrate MCP tools seamlessly with LangChain Go’s agent infrastructure.

Features

• Connect to any MCP server
• Automatically discover MCP tools from a specified MCP server and make them available to LangChain Go
• Wrap MCP tools as LangChain Go tools

Installation

go get github.com/i2y/langchaingo-mcp-adapter

Usage

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "github.com/i2y/langchaingo-mcp-adapter"
    "github.com/mark3labs/mcp-go/client"
    "github.com/tmc/langchaingo/agents"
    "github.com/tmc/langchaingo/chains"
    "github.com/tmc/langchaingo/llms/googleai"
    "github.com/tmc/langchaingo/tools"
)

func main() {
    // Create an MCP client using stdio
    mcpClient, err := client.NewStdioMCPClient(
        "./an-mcp-server",  // Path to an MCP server executable
        nil,                // Additional environment variables if needed
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to create MCP client: %v", err)
    }
    defer mcpClient.Close()

    // Create the adapter
    adapter, err := langchaingo_mcp_adapter.New(mcpClient)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to create adapter: %v", err)
    }

    // Get all tools from MCP server
    mcpTools, err := adapter.Tools()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to get tools: %v", err)
    }

    ctx := context.Background()

    // Create a Google AI LLM client
    llm, err := googleai.New(
        ctx,
        googleai.WithDefaultModel("gemini-2.0-flash"),
        googleai.WithAPIKey(os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")),
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Create Google AI client: %v", err)
    }

    // Create a agent with the tools
    agent := agents.NewOneShotAgent(
        llm,
        mcpTools,
        agents.WithMaxIterations(3),
    )
    executor := agents.NewExecutor(agent)

    // Use the agent
    question := "Can you help me analyze this data using the available tools?"
    result, err := chains.Run(
        ctx,
        executor,
        question,
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Agent execution error: %v", err)
    }

    log.Printf("Agent result: %s", result)
}

Example Applications

See the example directory for complete examples:

• example/agent: Demonstrates how to use the adapter with various LLM providers (Google AI, OpenAI, Anthropic)
• example/server: A minimal MCP server example that provides a URL fetching tool

The example agent supports multiple LLM providers:

• Google AI (Gemini): Set GOOGLE_API_KEY
• OpenAI: Set OPENAI_API_KEY
• Anthropic (Claude): Set ANTHROPIC_API_KEY