MCP with Langchain Sample Setup について
LangChain に対応する MCP のサンプルで、数学、天気、モデル選択を扱う 3 つのサーバーと Streamlit のチャット画面を備えています。複数の MCP サーバーにクライアントから接続する方法を試す用途向けです。
主な機能
- 013 つの MCP サーバー
- 02数学・天気・モデル選択の関数
- 03Streamlit のチャット画面
- 04サーバーごとに異なるポートで待受
活用シーン
- 01複数の MCP サーバーに接続するクライアントのデモ
- 02チャット画面からサンプル関数をテスト
MCP 対応
1〜2 個の関数を公開する MCP サーバーが 3 つ含まれ、クライアントがユーザーとサーバーを仲介します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Langchain を使用した MCP サンプルのセットアップ
MCP サーバーを起動する
フォルダー mcp_servers には、それぞれ 1 つまたは 2 つの関数を持つサンプル MCP サーバーが 3 つあります。3 つの異なるポート（8000、8001、8002）でリクエストを待ち受けるように起動します。
cd mcp_servers
nohup python math_mcp_server.py > math.log 2>&1 &
nohup python weather_mcp_server.py > weather.log 2>&1 &
nohup python which_llm_to_use_mcp_server.py > which_llm.log 2>&1 &
MCP クライアントを起動する
MCP クライアントは、ユーザーと MCP サーバーをつなぐインターフェースとして機能します。
export OPENAI_API_KEY=sk-svcacct-Tn_rKHd............................your_key_please
streamlit run my_chat_bot_app.py
streamlit コマンドを実行すると、ポート 8501 で待ち受ける Web UI が起動します。そこからボットを試せます。
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。