LangGraph MCP Server

LangGraph MCP サーバー

LangGraph ドキュメント向けの、すっきりとしたモジュール式の Model Context Protocol（MCP）サーバー実装です。

アーキテクチャ

このプロジェクトでは、機能の追加に伴ってMCPサーバーの保守とデバッグがしやすくなるよう、クリーンアーキテクチャのパターンに従っています。

ディレクトリ構成

app/
├── config.py                  # Configuration settings
├── server.py                  # Main server entry point
├── resources/                 # Resources that can be accessed by clients
│   ├── __init__.py            # Resource registration
│   └── langgraph_resources.py # LangGraph-specific resources
├── tools/                     # Tools that can be called by clients
│   ├── __init__.py            # Tool registration
│   └── langgraph_tools.py     # LangGraph-specific tools
└── utils/                     # Utility functions
    ├── __init__.py
    └── logging_utils.py       # Logging utilities

コアコンポーネント

1. サーバー：MCPサーバーを初期化し、すべてのツールとリソースを登録するメインのエントリーポイントです。
2. 設定：すべての設定を一元管理する場所です。
3. ツール：特定のタスクを実行するために、クライアントから呼び出せる関数です。
4. リソース：クライアントがアクセスできるデータソースです。
5. ユーティリティ：アプリケーション全体で使用されるユーティリティ関数です。

新しい機能の追加

新しいツールの追加

1. app/tools/ ディレクトリに新しいファイルを作成します（例：weather_tools.py）。
2. このファイルにツール関数を定義します。
3. 登録関数を作成します（例：register_weather_tools）。
4. app/tools/__init__.py でこの登録関数をインポートして呼び出します。

例：

# app/tools/weather_tools.py
def register_weather_tools(mcp):
    mcp.tool()(get_weather)

def get_weather(city: str):
    """Get weather for a city"""
    # Implementation
    return f"Weather for {city}: Sunny, 75°F"

# app/tools/__init__.py
from app.tools.langgraph_tools import register_langgraph_tools
from app.tools.weather_tools import register_weather_tools

def register_tools(mcp):
    register_langgraph_tools(mcp)
    register_weather_tools(mcp)

新しいリソースの追加

1. app/resources/ ディレクトリに新しいファイルを作成します（例：weather_resources.py）。
2. このファイルにリソース関数を定義します。
3. 登録関数を作成します（例：register_weather_resources）。
4. app/resources/__init__.py でこの登録関数をインポートして呼び出します。

例：

# app/resources/weather_resources.py
def register_weather_resources(mcp):
    mcp.resource("weather://forecast")(get_weather_forecast)

def get_weather_forecast():
    """Get weather forecast"""
    # Implementation
    return "5-day weather forecast data"

# app/resources/__init__.py
from app.resources.langgraph_resources import register_langgraph_resources
from app.resources.weather_resources import register_weather_resources

def register_resources(mcp):
    register_langgraph_resources(mcp)
    register_weather_resources(mcp)

サーバーの実行

サーバーを実行するには：

python -m app.server

このアーキテクチャのメリット

1. モジュール性：各コンポーネントが単一の責務を担います。
2. 拡張性：既存のコードを変更せずに、新しいツールやリソースを簡単に追加できます。
3. 保守性：整理された構成により、デバッグが容易になります。
4. スケーラビリティ：機能の追加に伴う成長に対応できます。
5. テスト容易性：コンポーネントを個別にテストできます。