Langchain Box MCP Adapter

🚀 langchain-box-mcp-adapter

このサンプルプロジェクトは、Langchain MCPアダプターをBox MCPサーバーに実装しています。LangchainをBox MCPサーバーと統合し、ツールとエージェントを使用する方法をデモンストレーションします。

✨ 主な機能

• Langchain 統合：LangchainのChatOpenAIモデルを利用してAIとの対話を行います。
• MCP サーバー通信：stdioを通じてBox MCPサーバーに接続します。
• ツールのロード：MCPサーバーからツールを動的にロードします。
• エージェントの作成：Reactスタイルのエージェントを作成し、ユーザーの入力とツールの操作を処理します。
• コンソール出力の充実：Markdownレンダリングとタイピングマシンエフェクトをサポートするユーザーフレンドリーなコンソールインターフェースを提供します。

📦 インストール

必要条件

• Python 3.13以上
• pyproject.tomlに記載されている依存関係:
  • langchain-mcp-adapters>=0.0.8
  • langchain-openai>=0.3.12
  • langgraph>=0.3.29
  • rich>=14.0.0

インストール手順

1. リポジトリをクローンします。

   git clone <repository-url>
   cd langchain-box-mcp-adapter
   

2. 依存関係をインストールします。

   uv sync
   

3. 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、情報を記入します。

LANGSMITH_TRACING = "true"
LANGSMITH_API_KEY =
OPENAI_API_KEY =

BOX_CLIENT_ID = ""
BOX_CLIENT_SECRET = ""
BOX_SUBJECT_TYPE = "user"
BOX_SUBJECT_ID = ""

4. MCPサーバーが設定され、プロジェクトで指定されたパスからアクセス可能であることを確認します。
5. src/simple_client.pyまたはsrc/graph.pyのStdioServerParametersを更新し、MCPサーバースクリプトへの正しいパスを使用します。

    server_params = StdioServerParameters(
        command="uv",
        args=[
            "--directory",
            "/your/absolute/path/to/the/mcp/server/mcp-server-box",
            "run",
            "src/mcp_server_box.py",
        ],
    )

💻 使用例

基本的な使用法

単純なクライアントを実行するには、以下のコマンドを実行します。

uv run src/simple_client.py

これにより、コンソールベースのアプリケーションが起動し、AIエージェントと対話できます。入力を行うと、エージェントがツールとAI機能を使用して応答します。

高度な使用法

グラフベースのエージェント（LangGraph）を使用するには、src/graph.pyのmake_graph関数を呼び出します。

uv run langgraph dev --config src/langgraph.json

以下のような画面が表示されます。

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

• src/simple_client.py：メインプログラムのエントリーポイントです。
• src/graph.py：グラフベースのエージェントの設定が含まれています。
• src/console_utils/console_app.py：コンソールでの対話に使用するユーティリティ関数です。
• src/langgraph.json：LangGraph統合の設定ファイルです。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

貢献

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