mcp-test について
mcp-test は、LangChain の MCP adapters を使い、MCP サーバーを LLM アプリに統合する方法を紹介するチュートリアルです。天気サーバーの例やクライアントの実行手順、MCP Inspector でツールを確認する方法を含みます。
主な機能
- 01MCP サーバーと LLM アプリの連携例
- 02LangChain MCP adapters の利用
- 03天気サーバーのサンプル
- 04MCP Inspector によるツール確認
活用シーン
- 01MCP 天気サーバーの起動方法を学習
- 02MCP クライアント連携をテスト
- 03Inspector で利用可能なツールを確認
MCP 対応
MCP サーバーとクライアントを使った例を含み、MCP Inspector で天気サーバーのツールを一覧表示する手順を説明します。
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
mcp-test
LLM アプリでの MCP サーバー統合に関するチュートリアルです。https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters を使用します。
セットアップと実行
- 仮想環境を作成し、
requirements.txtの依存関係をインストールします。 - 関連する API キー（例：
GOOGLE_API_KEY）を記載した .env ファイルを作成します。 - 次のコマンドで weather MCP サーバーを起動します。
python3 weather_server.py
- 次のコマンドでクライアントを実行します。
python3 multiple_client.py
MCP Inspector を使ってツールを一覧表示する
- NodeJs と npm がインストールされていることを確認します。https://nodejs.org/en/download
pip install mcp-cliで MCP cli をインストールします。python weather_server.pyでサーバーを実行します。- 別のターミナルで
mcp dev weather_server.pyを実行して MCP Inspector を起動します。 - ブラウザーにウェブ UI が表示されます。
- tools セクションに移動し、list tools をクリックします。
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。