Langchain MCP Client

🚀 🦜 🔗 言語チェーンMCPクライアント

このシンプルなクライアントは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を利用し、言語チェーンReActエージェントによるMCPサーバーツールの使用を実証します。

• 🌐 任意のMCPサーバーへの円滑な接続
• 🤖 言語チェーンと互換性のある任意のLLMを使用した柔軟なモデル選択
• 💬 CLIを通じた対話形式で、動的な会話をサポート

✨ 主な機能

• 🌐 任意のMCPサーバーへの円滑な接続
• 🤖 言語チェーンと互換性のある任意のLLMを使用した柔軟なモデル選択
• 💬 CLIを通じた対話形式で、動的な会話をサポート

📦 インストール

Python バージョンは 3.11 以上が必要です。

pip install langchain_mcp_client

📚 ドキュメント

変換関数の利用

convert_mcp_to_langchain_tools() というユーティリティ関数を使用します。この関数は、複数のMCPサーバーを指定して同時に初期化し、利用可能なツールを言語チェーン互換のツールリスト（List[BaseTool]）に変換します。

設定

すべての必要な API_KEYS を含む .env ファイルを作成し、LLMにアクセスできるようにします。 llm_mcp_config.json5 ファイルで、言語チェーンLLM、MCPサーバー、およびプロンプトの例を設定します。

1. LLM設定：言語チェーンLLMのパラメータを設定します。
2. MCPサーバー：接続するMCPサーバーを指定します。
3. サンプルクエリ：MCPサーバーツールを呼び出すサンプルクエリを定義します。エンターキーを押すと、これらのサンプルクエリがプロンプトとして使用されます。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、Jupyter MCP サーバー を使用した例です。 llm_mcp_config.json5 の設定を確認します（コマンドは、Linux、macOS/Windows で実行しているかによって異なります）。

# jupyterlabを起動します。
make jupyterlab

# CLIを起動します。
make cli

これはプロンプトの例です。

matplotlibの例をたくさんのバリエーションで作成する

📄 ライセンス

このプロジェクトの初期コードは、hideya/mcp-client-langchain-py（MITライセンス）および langchain_mcp_tools（MITライセンス）に由来しています。