LangChainGo MCP Adapter

LangChainGo MCP アダプター

LangChain Go のツールと Model Context Protocol（MCP）サーバーを接続する Go アダプターです。

概要

このアダプターを使うと、MCP サーバーで定義されたツールを LangChain Go ライブラリで使用できます。MCP ツールを LangChain Go のエージェントインフラストラクチャにシームレスに統合するために必要なインターフェースを実装しています。

機能

• 任意の MCP サーバーに接続します
• 指定された MCP サーバーから MCP ツールを自動的に検出し、LangChain Go で利用できるようにします
• MCP ツールを LangChain Go のツールとしてラップします

インストール

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

使用方法

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)
}

サンプルアプリケーション

完全なサンプルについては、example ディレクトリを参照してください。

• example/agent：さまざまな LLM プロバイダー（Google AI、OpenAI、Anthropic）でアダプターを使用する方法を示します
• example/server：URL フェッチツールを提供する最小限の MCP サーバーのサンプルです

サンプルエージェントは複数の LLM プロバイダーに対応しています。

• Google AI（Gemini）：GOOGLE_API_KEY を設定します
• OpenAI：OPENAI_API_KEY を設定します
• Anthropic（Claude）：ANTHROPIC_API_KEY を設定します

このサンプルはクロスプラットフォーム対応で、Windows、macOS、Linux で動作します。ソースから MCP サーバーを自動的にビルドして実行します。詳しいセットアップ手順については、サンプル README を参照してください。

このサンプルの mcp-curl サーバーは、こちらのブログのコードを基にしています。

要件

• Go 1.23 以降
• tmc/langchaingo
• mark3labs/mcp-go

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

貢献

貢献を歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します