Run the weather server in a separate terminal について
数学と天気の MCP サーバーに接続する LangGraph エージェントのサンプルです。構成を試す開発者向けで、天気サーバーとエージェントの起動方法が示されています。
主な機能
- 01LangGraph エージェント
- 02数学・天気サーバーの設定
- 03環境変数による API キー設定
活用シーン
- 01数学サービスを使うエージェントの試行
- 02天気・数学サーバーの個別起動
MCP 対応
数学と天気の MCP サーバーをエージェントに統合します。天気サーバーは別途起動し、数学サーバーのパスは agent.py で設定します。
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
環境を作成し、依存関係をインストールします。
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r pyproject.toml
忘れずに、API キーを .env に追加してください。
別のターミナルで気象サーバーを実行します
python mcp/weather_server.py
agent.py 内の math サーバーへのパスを調整します
エージェントを実行します
python agent.py
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。