LangChain MCP Chat Platform

LangChain MCP チャットプラットフォーム

LangChain、カスタム MCP（Model Control Protocol）サーバー、Google の Gemini AI モデルを統合し、より高度な会話機能を実現する多用途チャットプラットフォームです。

機能

• Langchain の統合：高度な会話管理とツールの使用に LangChain の機能を活用します
• Google Gemini AI：自然な会話を実現する、Google の高性能な Gemini 2.0 Flash モデルを使用します
• カスタム MCP サーバー：次のような、さまざまな MCP サーバーと連携して専門的な機能を提供します。
  • Tavily によるウェブ検索と抽出（Tavily MCP リンク）

    リポジトリを確認し、連携のセットアップ手順に従ってください。

  • メール操作のための Gmail 連携（Gmail MCP GitHub リポジトリ）

    Gmail の機能を利用できるよう、手順に従ってクローンし、設定してください。

  • カスタム会計システム（muhasebe）
• メモリ管理：文脈に応じた応答のために会話履歴を追跡します
• ウェブインターフェース：ユーザーとのやり取りに対応したレスポンシブなウェブ UI
• 拡張可能なアーキテクチャ：新しいツールや機能を簡単に追加できます

プロジェクト構成

langchain-mcp-chat-platform/
├── web_js/               # Web interface using FastAPI and WebSockets
│   ├── main.py           # Main FastAPI application with WebSocket connections
│   ├── templates/        # HTML templates
│   └── static/           # Static assets (CSS, JS)
├── own_mcp/              # Custom MCP server implementations
│   ├── mcp_server.py     # Main MCP server implementation
│   ├── muhasebe_client.py # Accounting system client
│   └── __init__.py       # Package initialization
└── app/                  # Desktop application
    ├── main.py           # Main application entry point
    ├── database/         # Database operations
    └── ui/               # UI components

セットアップとインストール

ステップ 1：リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/BilalAltundag/langchain-mcp-chat-platform.git
cd langchain-mcp-chat-platform

ステップ 2：仮想環境を作成して有効化する

# Create virtual environment
python -m venv venv

# Activate virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On Linux/Mac:
source venv/bin/activate

ステップ 3：依存関係をインストールする

互換性の問題を避けるため、requirements.txt に記載されている正確なバージョンを使用してください。

pip install -r requirements.txt

重要：依存関係のエラーが発生した場合は、パッケージを 1 つずつインストールしてみてください。

pip install fastapi==0.104.1 uvicorn==0.24.0
pip install langchain==0.3.23 langchain-community==0.3.21 langchain-core==0.3.51
pip install langchain-mcp-adapters==0.0.7 langchain-google-genai==2.1.2
pip install langgraph==0.3.29 langgraph-prebuilt==0.1.5 langgraph-sdk==0.1.61

ステップ 4：Node.js の依存関係をインストールする（Tavily と Gmail 用）

Tavily 検索または Gmail の機能を利用する場合は、Node.js と Smithery CLI をインストールする必要があります。

# Install Smithery CLI globally
npm install -g @smithery/cli

ステップ 5：環境変数を設定する

サンプルの .env ファイルをコピーし、API キーを設定します。

# Copy the example .env file
cp .env.example .env

# Then edit the .env file with your preferred text editor

.env ファイルには次のキーを設定してください。

# Google Gemini API key (required for the AI model)
GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"

# Smithery CLI key (required for Tavily and Gmail services)
SMITHERY_KEY="your_smithery_cli_key" 

API キーについて

• GOOGLE_API_KEY：自然言語の理解に AI モデルが使用します
• SMITHERY_KEY：Tavily と Gmail の両方の MCP サーバーをローカルで実行するために必要な唯一のキーです

重要：TAVILY_API_KEY と GMAIL_API_KEY を入力する必要はありません。これらのキーは Smithery サイトで MCP コードを作成する際に使用され、このアプリケーションでは必要ありません。SMITHERY_KEY だけで十分です。

代替方法：コード内で直接設定する

.env ファイルを使用しない場合は、コード内で API キーを直接設定できます。

web_js/main.py を開き、環境変数の読み込み部分を直接代入するコードに置き換えてください。

# Instead of this:
# google_api_key = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")
# smithery_key = os.environ.get("SMITHERY_KEY")

# Use this (replace with your actual API keys):
google_api_key = "YOUR_GOOGLE_API_KEY_HERE"
smithery_key = "YOUR_SMITHERY_CLI_KEY_HERE"

ステップ 6：Gmail API を有効にする（メール機能用）

Gmail の機能を使用するには、Google Cloud プロジェクトで Gmail API を有効にする必要があります。

1. Google Cloud Console にアクセスします
2. プロジェクトを選択するか、新規作成します
3. 「API とサービス」>「ライブラリ」に移動します
4. 「Gmail API」を検索して選択します
5. 「有効にする」をクリックして、プロジェクトで API を有効化します
6. 変更が反映されるまで数分待ちます

この手順を省略すると、次のようなエラーが発生する場合があります。

Error: Gmail API has not been used in project XXXXX before or it is disabled.

アプリケーションの実行

オプション 1：すべての MCP サービスを実行する

すべてのサービス（muhasebe、Tavily 検索、Gmail）を起動します。

cd web_js
python main.py

オプション 2：muhasebe サービスのみを実行する（初回におすすめ）

外部サービスに関する問題を避けるため、web_js/main.py を変更して custom_mcp サービスのみを使用できます。

async with MultiServerMCPClient(
    {
        "custom_mcp": {
            "command": "python",
            "args": [os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), "own_mcp", "mcp_server.py"))],
            "transport": "stdio",
        }
        # Comment out other services for initial testing
    }
) as client:

トラブルシューティング

起動中にアプリケーションがハングする

アプリケーションの起動中にハングするように見える場合、NPX サービスの起動に手間取っている可能性があります。次の手順を試してください。

1. custom_mcp サービスのみで起動します（Tavily と Gmail のサービスを削除するか、コメントアウトします）
2. Node.js と NPM をシステムにグローバルインストールします
3. アプリケーションを起動する前に、npm install -g @smithery/cli を実行します
4. サービスを個別のターミナルで手動実行し、問題の原因となっているサービスを特定します

MCP サーバーのパスに関する問題

MCP サーバーのパスが見つからないというエラーが発生した場合は、絶対パスを直接使用してみてください。

"args": ["C:/full/path/to/langchain-mcp-chat-platform/own_mcp/mcp_server.py"]

静的ファイルが見つからない

静的ファイルが見つからないというエラーが発生した場合は、正しいディレクトリからアプリケーションを実行していることを確認してください。アプリケーションは static フォルダーと templates フォルダーを参照します。

外部サービスとの統合

このプラットフォームは、以下の複数の外部サービスと統合されています。

• Google Gemini：自然言語の理解と生成に使用します
• Tavily：ウェブ検索とコンテンツ抽出に使用します
• Gmail：メールの操作と管理に使用します
• Accounting System：財務管理と追跡に使用します

重要な注意事項

• API キーや機密情報は .env ファイルに保存してください
• セキュリティ上の理由から、.env ファイルは Git で追跡されません
• 必要な環境変数については、必ず .env.example ファイルを確認してください
• アプリケーションはモジュール式に設計されているため、必要に応じて特定のサービスを無効化できます
• Smithery CLI Key：Smithery CLI を介して Tavily と Gmail の両方の MCP サーバーを実行する際には、同じ Smithery CLI キーを使用します。ただし、それぞれのサービスには個別の API キーも必要です：
  • Tavily サービスでウェブ検索機能を使用するには、専用の TAVILY_API_KEY が必要です
  • Gmail サービスでメール操作を行うには、専用の GMAIL_API_KEY が必要です

パッケージの依存関係とバージョン管理

このアプリケーションは、特定のバージョンのパッケージに依存しています。

• create_react_agent 関数を正しく動作させるには、langchain-prebuilt==0.1.5 が必要です
• 他のコンポーネントとの互換性を保つため、langgraph==0.3.29 を使用してください
• パッケージをアップグレードする場合は、新しいバージョンによって互換性が損なわれる可能性があるため、十分にテストしてください

ライセンス

MIT

コンポーネントの詳細情報

create_react_agent のインポートパス

新しいバージョンの langgraph-prebuilt（0.1.5）では、create_react_agent を次のようにインポートします。

from langgraph.prebuilt.task import create_react_agent

次の方法は使用しないでください。

from langgraph.prebuilt import create_react_agent  # This will cause errors

API キーの要件

以下の API キーが必要です。

• GOOGLE_API_KEY - Gemini モデル用
• SMITHERY_KEY - Tavily と Gmail の両方の MCP サーバーを実行するため