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이것은 LangGraph와 LangChain을 기반으로 한 스마트 채팅 로봇 프로젝트이며 도구와 반응하는 이유입니다. 로봇은 날씨 쿼리, 역사적인 이벤트 쿼리, 웹 검색 등과 같은 실시간 정보에 액세스 할 수있는 도구에 호출하여 사용자에게 정확하고 적시 답변을 제공 할 수 있습니다. 특히, 프로젝트는 Modere Context Protocol (MCP) 서버를 LangGraph를 기반으로 한 rectAgent에 통합하는 방법을 설명했습니다. 대형 언어 모델을 사용하여 MCP 도구에 액세스 할 수 있습니다.

주요 특징

** 스마트 대화 : 자연 언어 이해와 세대를 기반으로 큰 언어 모델 - Tool call**: 날씨 쿼리, 검색 엔진, 역사적인 이벤트 쿼리 등을 포함한 다양한 외부 도구의 통합 지원

• React reasoning: logic-action-observation Cycle 모델을 사용하여 사고의 구조화 과정을 제공합니다.
• ** 토큰 통계 **: API로 토큰 사용의 실시간 모니터링 및 통계 ** 대화 기억 **: 멀티 사이클 대화 및 컨텍스트 일관성 지원
• API 서비스: 사용자 정보 쿼리를 지원하는 FastAPI 백엔드 서비스가 포함되어 있습니다.
• ** MCP 통합**: 지원되는 Mode Context Protocol 서버 도구의 원활한 통합
• Sync/System: 다양한 성능 요구에 맞게 동시 및 비대칭 실현

프로젝트 아키텍처

프로젝트는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

LangGraph Rec Act ** - LangGraph 건설을 기반으로하는 스마트 에이전트, 도구 통화 및 소싱 2. ** MCP Server - BMI 컴퓨팅, 날씨 쿼리 등과 같은 다양한 도구를 제공하는 서버. 3. ** MCP 도구 어댑터 ** - Langchain 도구 형식으로 MCP 도구를 변환하기위한 적응 층 4. **FastAPI 서비스 ** - 사용자 정보 쿼리와 같은 API 서비스

프로젝트 구조

핵심 아이디어

전체 프로젝트의 핵심 아이디어는 도구를 표준화하는 것입니다 **:

• 모든 도구 (현지 기능, API 서비스, MCP 서비스)는 표준화 된 인터페이스를 제공해야합니다
• 각 도구는 명확해야합니다 name (툴 이름)
• 각 도구는 상세해야합니다 [(T1]] (툴 설명)
• 각 도구는 명확한 매개 변수 구조를 정의해야합니다 (args)

이 표준화는 큰 모델을 사용하여 도구의 기능을 이해하고 올바르게 호출 할 수 있으며 다른 소스에서 도구의 원활한 통합을 허용하는 동안. # 환경 요구 사항

이 프로젝트는 두 가지 주요 맥락으로 구성됩니다:

MCP 서버 환경

• 파이썬 3.10+ (권장 3.10.18)
• 환경 : [T3]

LangGraph 에이전트 환경

• 파이썬 3.13+ (추천 3.13.5) -컨다 환경: [[T4]

Reliance 패키지 설치

MCP 서버 환경

LangGraph 에이전트 환경

다른 환경에 더 의존합니다