mcd-demo

mcd-demo

シンプルな MCP サーバーの作成と LangChain エージェントとの統合をテストします

前提条件

仮想環境を作成する

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt

環境変数を設定する

以下の環境変数を設定します。モデルがデプロイされている Azure AI Foundry から値を取得してください。

export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your_azure_openai_api_key>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your_azure_openai_endpoint>

必要に応じて、MCP サーバーを設定するために以下の環境変数を設定できます。

export MCP_MATH_URI=http://<server-uri>:5001/sse

Note：これらの変数は、プロジェクトのルートディレクトリにある .env ファイルにも設定できます。

エージェントを実行する

MCP サーバーを起動する

エージェントを起動する前に、3 つすべての MCP サーバーを起動する必要があります。各サーバーは個別のポートでリッスンします。別々のターミナルで起動するか、バックグラウンドで実行できます。バックグラウンドで実行するには、次のようにします。

python weather_server.py &
python math_server.py &
python telemetry_server.py &

代わりに、math サーバーを Docker コンテナーで実行することもできます。その場合は、まず Docker イメージをビルドします。

make build

次に、コンテナーを実行します。

make run-local

Docker イメージをレジストリにプッシュする場合は、次のコマンドでタグを付けてプッシュします。

make login
make push

エージェントを起動する

python agent.py

MCP サーバーを終了する

pkill -9 -f weather_server.py
pkill -9 -f math_server.py
pkill -9 -f telemetry_server.py