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mcp-agent-tool-adapter

mcp-agent-tool-adapter

ローカル
github.com/serkanyasrAI・エージェント680 週間前に更新

mcp-agent-tool-adapter について

mcp-agent-tool-adapterは、MCPツールをGoogle ADKまたはLangGraphで構築したエージェントに組み込みます。ストリーミングとコマンドラインのインターフェースを備え、MCPクライアントがサーバープロセス、セッション、ツール変換、後処理を管理します。

主な機能

  1. 01Google ADKエージェント対応
  2. 02LangGraph ReActエージェント対応
  3. 03ストリーミングFastAPIインターフェース
  4. 04コマンドラインチャットインターフェース
  5. 05MCPサーバーとセッションの管理

活用シーン

  1. 01設定済みMCPツールでCLIエージェントを実行
  2. 02ツール利用にGoogle ADKまたはLangGraphを選択
  3. 03ストリーミングFastAPI経由でエージェントを提供

MCP 対応

MCPクライアントが設定済みMCPサーバーを起動してセッションを管理し、ツールをGoogle ADKまたはLangGraph向けに変換してリソースを後処理します。

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。

リポジトリ

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

mcp-agent-tool-adapter

プロトコルからインテリジェンスへ:MCP でエージェントを強化します。

ライセンス 最終コミット リポジトリの主要言語 リポジトリの言語数


📍 概要

MCP Agent Tool Adapter は、MCP プロトコルを介したモジュール式のツール呼び出しを可能にし、Google ADKまたはLangGraphを使用して、ツールを動的に推論できるエージェントを提供します。

このプロジェクトは、MCP ツールを次のものに変換します。

  • 🤖 ストリーミング対応の FastAPI または CLI インターフェースを備えた Google ADK ベースのエージェント
  • 🧠 ReAct とストリーミング対応のツール計画を使用する LangGraph ベースのエージェント

🧱 プロジェクト構成

mcp-agent-tool-adapter/
├── mcp_client/                # Core client implementation (modular)
│   ├── client.py              # MCPClient & MCPServer
│   ├── tool_loader.py         # High-level async loader
│   └── types.py               # Shared type definitions
├── app_client_adk.py         # Google ADK agent + CLI chat
├── app_client_langgraph.py   # LangGraph agent + ReAct CLI chat
├── mcp_config.json           # Example MCP tool config
├── requirements.txt          # Dependencies
└── README.md

🚀 はじめに

☑️ 前提条件
  • Python 3.10+
⚙️ インストール
# Clone this repository
❯ git clone https://github.com/serkanyasr/mcp-agent-tool-adapter
❯ cd mcp-agent-tool-adapter

# Install dependencies
❯ pip install -r requirements.txt

🤖 使用方法

Google ADK CLI エージェントを実行する:
❯ python app_client_adk.py
LangGraph ReAct CLI エージェントを実行する:
❯ python app_client_langgraph.py

mcp_config.json で、次のようなツールを定義してください。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modular-protocol/filesystem"]
    }
  }
}

🧠 ツールのアーキテクチャ

MCP ツールは MCPClient を介してエージェントに接続されます。MCPClient は次の処理を担当します。

  • ツールサーバーの起動(サブプロセス経由)
  • セッション管理
  • ツールの適応(langgraph または Google ADK)
  • クリーンアップ

アプリで tool_type を "google" または "langgraph" に変更すると、エージェントの種類を動的に切り替えられます。


🧪 開発/コントリビューション

  • リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成します。
  • 変更内容の説明を添えて PR を送信します。
  • Issue または PR で @serkanyasr をメンションします。

次の分野でのコントリビューションを歓迎します。

  • 🧩 新しい MCP ツールアダプター
  • 🧠 マルチエージェントの LangGraph 活用事例
  • 🛠️ OpenAPI/ストリーミングのサポート

🎗 ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。


コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。