🦜 🔗 LangChain MCP Client

🦜 🔗 LangChain MCP Client

このシンプルなモデルコンテキストプロトコル（MCP）クライアントは、LangChain ReAct エージェントによる MCP サーバーのツールの使用方法を紹介します。

• 🌐 あらゆる MCP サーバーにシームレスに接続できます。
• 🤖 LangChain 互換の LLM を使用して、モデルを柔軟に選択できます。
• 💬 CLI で対話し、動的な会話を行えます。

LangChain ツールへの変換

ユーティリティ関数 convert_mcp_to_langchain_tools() を活用します。この関数は、指定された複数の MCP サーバーを並行して初期化し、利用可能なツールを LangChain 互換のツールのリスト（List[BaseTool]）に変換します。

インストール

Python のバージョンは 3.11 以上である必要があります。

pip install langchain_mcp_client

設定

LLM にアクセスするために必要なすべての API_KEYS を含む .env ファイルを作成します。

llm_mcp_config.json5 ファイルで、LLM、MCP サーバー、プロンプトの例を設定します。

1. LLM の設定：LLM のパラメーターを設定します。
2. MCP サーバー：接続する MCP サーバーを指定します。
3. クエリの例：MCP サーバーのツールを呼び出すクエリの例を定義します。プロンプトが表示されたときに Enter キーを押すと、これらのクエリ例を使用できます。

使用方法

以下は、Jupyter MCP Serverを使った例です。

llm_mcp_config.json5 の設定を確認してください（コマンドは Linux または macOS/Windows のどちらで実行するかによって異なります）。

# Start jupyterlab.
make jupyterlab

# Launch the CLI.
make cli

これはプロンプトの例です。

create matplolib examples with many variants in jupyter

クレジット

このリポジトリの初期コードは、hideya/mcp-client-langchain-py（MIT License）およびlangchain_mcp_tools（MIT License）から取得しています。