LANGGRAPH-MCP-AGENTS

<p align="center"><h1 align="center">LANGGRAPH-MCP-AGENTS</h1></p> <p align="center"> <em>从协议到智能：使用 MCP 驱动 Agent。</em> </p> <p align="center"> <img src="https://img.shields.io/github/license/serkanyasr/langgraph-mcp-agents?style=default&logo=opensourceinitiative&logoColor=white&color=0080ff" alt="license"> <img src="https://img.shields.io/github/last-commit/serkanyasr/langgraph-mcp-agents?style=default&logo=git&logoColor=white&color=0080ff" alt="last-commit"> <img src="https://img.shields.io/github/languages/top/serkanyasr/langgraph-mcp-agents?style=default&color=0080ff" alt="repo-top-language"> <img src="https://img.shields.io/github/languages/count/serkanyasr/langgraph-mcp-agents?style=default&color=0080ff" alt="repo-language-count"> </p> <p align="center"><!-- default option, no dependency badges. --> </p> <p align="center"> <!-- default option, no dependency badges. --> </p> <br>

📍 概述

LangGraph MCP Agents 是一个实验性项目，旨在利用 LangGraph 框架，将 MCP（模块化通信协议）下定义的工具转换为自主代理（agents）。

该项目的目标是将按照 MCP 协议设计的工具（例如，具有规划、编码、执行等任务的工具）转换为在 LangGraph 基础设施上运行的代理，并提供这些代理之间有效的任务共享和协作。

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https://github.com/user-attachments/assets/e7c7e012-06aa-4a4e-a4cd-103141efed33

📁 项目结构

└── langgraph-mcp-agents/
    ├── LICENCE
    ├── README.md
    ├── app_cli.py
    ├── mcp_client.py
    ├── mcp_config.json
    └── requirements.txt

📂 项目索引

<details open> <summary><b><code>LANGGRAPH-MCP-AGENTS/</code></b></summary> <details> <!-- root Submodule --> <summary><b>root</b></summary> <blockquote> <table> <tr> <td><b><a href='https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/blob/master/mcp_client.py'>mcp_client.py</a></b></td> <td>- MCPClient 和 MCPServer 是 mcp_client.py 中的主要类<br>- MCPClient 管理与多个 MCP 服务器的连接，加载服务器配置，启动服务器，初始化工具，并处理资源清理<br>- MCPServer 代表单个服务器连接，管理工具执行，并处理清理操作<br>- 该文件对于项目中服务器通信和工具管理至关重要。</td> </tr> <tr> <td><b><a href='https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/blob/master/app_cli.py'>app_cli.py</a></b></td> <td>- App_cli.py 是一个聊天机器人应用程序的命令行界面，它利用 OpenAI 语言模型<br>- 它初始化 AI 代理，接受用户输入，并实时生成 AI 响应<br>- 该脚本还处理服务器配置，管理对话历史记录，并提供错误处理和调试支持。</td> </tr> <tr> <td><b><a href='https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/blob/master/requirements.txt'>requirements.txt</a></b></td> <td>- Requirements.txt 管理项目所需的依赖项<br>- 它确保安装了正确版本的库，例如 mcp、langgraph、langchain、python-dotenv、langchain-mcp-adapters 和 rich<br>- 这有助于代码库在不同环境中的稳定性和可重复性。</td> </tr> <tr> <td><b><a href='https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/blob/master/mcp_config.json'>mcp_config.json</a></b></td> <td>- Mcp_config.json 配置模型上下文协议服务器，指定不同服务器类型的命令和参数：文件系统、SQLite 和内存<br>- 它使项目能够与各种数据存储系统交互，从而增强其灵活性和对不同环境的适应性。</td> </tr> <tr> <td><b><a href='https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/blob/master/LICENCE'>LICENCE</a></b></td> <td>- LICENCE 文件为项目建立了法律框架，授予用户在 MIT 许可证下自由使用、修改和分发软件的权利<br>- 它还声明免责声明并限制责任，确保软件按“原样”提供<br>- 该文件对于定义软件的使用条款和分发至关重要。</td> </tr> </table> </blockquote> </details> </details>

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🚀 快速开始

☑️ 前提条件

在开始使用 langgraph-mcp-agents 之前，请确保您的运行时环境满足以下要求：

• 编程语言： Python
• 包管理器： Pip

⚙️ 安装

使用以下方法之一安装 langgraph-mcp-agents：

从源代码构建：

1. 克隆 langgraph-mcp-agents 仓库：

❯ git clone https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents

2. 导航到项目目录：

❯ cd langgraph-mcp-agents

3. 安装项目依赖项：

使用 pip   <img align="center" src="https://img.shields.io/badge/Pip-3776AB.svg?style={badge_style}&logo=pypi&logoColor=white" />

❯ pip install -r requirements.txt

🤖 用法

使用以下命令运行 langgraph-mcp-agents： 使用 pip   <img align="center" src="https://img.shields.io/badge/Pip-3776AB.svg?style={badge_style}&logo=pypi&logoColor=white" />

❯ python {entrypoint}

🔰 贡献

• 💬 参与讨论：分享您的见解、提供反馈或提出问题。
• 🐛 报告问题：提交发现的错误或记录 langgraph-mcp-agents 项目的功能请求。
• 💡 提交 Pull Requests：查看打开的 PR，并提交您自己的 PR。

<details closed> <summary>贡献指南</summary>

1. Fork 仓库：首先将项目仓库 fork 到您的 github 帐户。
2. 本地克隆：使用 git 客户端将 fork 的仓库克隆到您的本地计算机。

   git clone https://github.com/serkanyasr/langgraph-mcp-agents
   

3. 创建新分支：始终在新分支上工作，并为其指定一个描述性名称。

   git checkout -b new-feature-x
   

4. 进行更改：在本地开发和测试您的更改。
5. 提交更改：提交时附带一条清晰的消息，描述您的更新。

   git commit -m '实现了新功能 x。'
   

6. 推送到 github：将更改推送到您 fork 的仓库。

   git push origin new-feature-x
   

7. 提交 Pull Request：针对原始项目仓库创建一个 PR。 清楚地描述更改及其动机。
8. 审查：一旦您的 PR 经过审查并获得批准，它将被合并到主分支中。 恭喜您的贡献！ </details>

<details closed> <summary>贡献者图</summary> <br> <p align="left"> <a href="https://github.com{/serkanyasr/langgraph-mcp-agents/}graphs/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=serkanyasr/langgraph-mcp-agents"> </a> </p> </details>

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🎗 许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可。有关更多详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

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