langchain-box-mcp-adapter

langchain-box-mcp-adapter

このサンプルプロジェクトでは、Box MCP サーバー向けの Langchain MCP アダプターを実装しています。ツールとエージェントを使用して、Langchain を Box MCP サーバーと統合する方法を紹介します。

主な機能

• Langchain の統合：AI との対話に Langchain の ChatOpenAI モデルを使用します。
• MCP サーバーとの通信：stdio トランスポートを使用して Box MCP サーバーに接続します。
• ツールの読み込み：MCP サーバーからツールを動的に読み込みます。
• エージェントの作成：ユーザーのプロンプトやツールとのやり取りを処理する、React スタイルのエージェントを作成します。
• リッチなコンソール出力：Markdown のレンダリングやタイプライター効果を備えた、使いやすいコンソールインターフェースを提供します。

要件

• Python 3.13 以降
• pyproject.toml に記載されている依存関係：
  • langchain-mcp-adapters>=0.0.8
  • langchain-openai>=0.3.12
  • langgraph>=0.3.29
  • rich>=14.0.0

セットアップ

1. リポジトリをクローンします：

   git clone <repository-url>
   cd langchain-box-mcp-adapter
   

2. Install dependencies:

   uv sync
   

3. Create a .env file in the root of the project and fill in the information.

LANGSMITH_TRACING = "true"
LANGSMITH_API_KEY =
OPENAI_API_KEY =

BOX_CLIENT_ID = ""
BOX_CLIENT_SECRET = ""
BOX_SUBJECT_TYPE = "user"
BOX_SUBJECT_ID = ""

3. MCP サーバーがセットアップされ、プロジェクト内で指定されたパスからアクセスできることを確認します。

4. src/simple_client.py または src/graph.py の StdioServerParameters を更新し、MCP サーバースクリプトへの正しいパスを設定します。

    server_params = StdioServerParameters(
        command="uv",
        args=[
            "--directory",
            "/your/absolute/path/to/the/mcp/server/mcp-server-box",
            "run",
            "src/mcp_server_box.py",
        ],
    )

使用方法

シンプルクライアントの実行

シンプルクライアントを実行するには：

uv run src/simple_client.py

これにより、AI エージェントと対話できるコンソールベースのアプリケーションが起動します。プロンプトを入力すると、エージェントがツールと AI の機能を使って応答します。

グラフベースのエージェント（LangGraph）の実行

グラフベースのエージェントは、src/graph.py の make_graph 関数を呼び出して使用できます。より複雑なワークフローに適しています。

uv run langgraph dev --config src/langgraph.json

次のように表示されます：

プロジェクト構成

• src/simple_client.py：シンプルクライアントの主なエントリーポイントです。
• src/graph.py：グラフベースのエージェントのセットアップが含まれています。
• src/console_utils/console_app.py：コンソールでのやり取りに使用するユーティリティ関数です。
• src/langgraph.json：LangGraph 統合の設定です。

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 ファイルをご覧ください。

貢献

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