Langchain Agent With MCP Servers

🚀 MCPサーバーを使用したLangChainエージェント

このプロジェクトは、MCPアダプターを利用してModel Context Protocol（MCP）サーバーと統合するLangChainエージェントを提供します。MCPプロトコルを使用して、様々なサービスとのインタラクションを可能にします。

🚀 クイックスタート

このLangChainエージェントは、MCPプロトコルを通じて様々なサービスとのやり取りを可能にします。ユーザーのクエリに応じて、適切なツールを動的に選択して使用します。

✨ 主な機能

• エレガントなシャットダウン機構：すべてのMCPサーバーが完善したシグナル処理を実装し、きれいな終了を保証します。
• 子プロセス管理：メインエージェントがすべてのMCPサーバーの子プロセスを追跡および管理します。
• エラー処理：アプリケーション全体で強力なエラー処理機能を備えています。
• モジュール化設計：新しいMCPサーバーを簡単に追加できるように設計されています。

🔧 エレガントなシャットダウン機構

このプロジェクトでは、包括的なエレガントなシャットダウンシステムが実装されています。

1. シグナル処理：SIGINTとSIGTERMシグナルを捕捉して、エレガントなシャットダウンを開始します。
2. プロセス追跡：メインエージェントがすべての子プロセスのレジストリを維持します。
3. クリーンアッププロセス：終了時にすべての子プロセスを終了させます。
4. シャットダウンフラグ：各MCPサーバーにはシャットダウンフラグがあり、シャットダウン中に新しい操作が実行されないようにします。
5. 非同期協調：asyncioを使用して、進行中の操作を可能な限り完了させます。

📦 インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/yourusername/langchain-mcp.git
cd langchain-mcp

# 仮想環境を作成する
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windowsの場合：.venv\Scripts\activate

# 依存関係をインストールする
pip install -e .

📚 ドキュメント

設定

プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、以下の変数を追加してください。

OPENAI_API_KEY=あなたのOpenAI APIキー
TAVILY_API_KEY=あなたのTavily APIキー

使用方法

エージェントをコマンドラインから実行します。

python src/agent.py

エージェントはユーザーにクエリの入力を求め、適切なツールを使用して処理します。

開発

新しいMCPサーバーを追加するには、以下の手順に従ってください。

1. src/mcpserver/に新しいファイルを作成します。
2. そのサーバーを実装し、完善したシグナル処理を備えさせます。
3. src/mcpserver/__init__.pyを更新して、新しいサーバーを公開します。
4. src/agent.pyに新しいサーバーの設定を追加します。

📄 ライセンス

MITライセンスの下で公開されています。