MCP Crash Course

MCP 入門コース

LangChain と Model Control Protocol（MCP）アダプターの統合を紹介するデモプロジェクトです。このプロジェクトでは、個別の MCP サーバーを通じて、数学の計算と天気の問い合わせの両方に対応できるシステムを実装しています。

特長

• 複数の MCP サーバーの統合（数学および天気サーバー）
• OpenAI との LangChain 統合
• 非同期処理のサポート
• 環境変数による設定

前提条件

• Python 3.x
• OpenAI API キー

インストール

1. リポジトリをクローンします
2. 仮想環境を作成して有効化します：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

4. .env ファイルを作成し、OpenAI API キーを追加します：

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
   

プロジェクト構成

• main.py - stdio クライアントを使用した単一サーバーの実装
• langchain_client.py - MCP クライアントを使用した複数サーバーの実装
• server/ - MCP サーバーの実装を含むディレクトリ
  • math_server.py - 数学演算用のサーバー
  • weather_server.py - 天気の問い合わせ用のサーバー

使用方法

1. 単一サーバーの例を実行します：

   python main.py
   

2. 複数サーバーの例を実行します：

   python langchain_client.py
   

仕組み

このプロジェクトでは、MCP を使用する 2 つの方法を紹介しています：

1. 単一サーバー（main.py）：

   • 通信に stdio クライアントを使用します
   • 計算用の数学サーバーに接続します
   • LangChain を使用して React エージェントを実装します

2. 複数サーバー（langchain_client.py）：

   • 複数のサーバーを管理するために MultiServerMCPClient を使用します
   • 数学サーバーと天気サーバーの両方に接続します
   • エージェントが問い合わせに基づいて適切なツールを選択できるようにします

依存関係

• langchain-core
• langchain-openai
• langchain-mcp-adapters
• langgraph
• python-dotenv
• mcp

ライセンス

MIT