LLMアプリケーションをツール、データ、プロンプトに接続するModel Context Protocolサーバーとクライアントを構築するための公式Python SDK。
hideya/mcp-client-langchain-py
LangChainとPythonで構築された、コマンドラインからMCPサーバーをテスト・探索するテキストベースのCLIクライアントです。
- スター
- 13
- フォーク
- 4
- 未解決の Issue
- 0
- 最終コミット
- 2 か月前
これは何?
mcp-chatは、Model Context Protocol(MCP)サーバー向けのシンプルなコマンドラインクライアントです。ローカルのstdioサーバーやリモートのHTTPサーバーに接続してツールを読み込み、任意のLLMをバックエンドにしたLangChain ReActエージェントを通じて対話できます。
Claude for DesktopのMCP設定と同じ構造に準拠したJSON5ファイルで設定します。APIキーやトークンには環境変数を展開できます。OpenAI、Anthropic、Google GenAI、xAI、Cerebras、Groqのモデルに対応し、ローカルのstdioサーバーのログを指定したディレクトリに保存できます。
対応しているのはMCP Toolsのみで、ツールの結果はテキストコンテンツに限定されます。Resources、Prompts、Samplingは未実装です。langchain-mcp-toolsパッケージをベースに構築されており、MCPプロトコルのバージョン2025-03-26を対象としています。
主な機能
- 01ローカルのstdio MCPサーバーとリモートのHTTP MCPサーバーに接続できます。
- 02設定可能なLLMを使い、LangChain ReActエージェントを通じてMCPツールと対話できます。
- 03Claude for DesktopのMCP形式と互換性のあるJSON5設定を使用します。
- 04認証情報に使う設定値へ環境変数を展開できます。
- 05OpenAI、Anthropic、Google GenAI、xAI、Cerebras、Groqのモデルに対応しています。
- 06stdioサーバーのログをディレクトリに保存でき、verboseモードも利用できます。
ユースケース
- アプリケーションに組み込む前に、MCPサーバーのツールをテストする。
- 新しいMCPサーバーがどのような機能を公開しているかを調べる。
- LLMと外部ツールを連携させるプロトタイプを作成する。
クイックスタート
- 1
pip で mcp-chat ツールをインストールします
pip install mcp-chat - 2
LLM と MCP サーバーの設定を記述した設定ファイル llm_mcp_config.json5 を作成します
- 3
LLM の API キーを .env ファイルに設定します
- 4
ツールを実行します
mcp-chat
使う前に知っておきたいこと
- ツール呼び出しのテキスト結果のみサポートされます。画像やその他のコンテンツタイプは除外されます。
- MCP Tools のみサポートされています。Resources、Prompts、Sampling は実装されていません。
- MCP 2026-07-28 仕様には対応していません。プロトコルバージョン 2025-03-26 を対象としています。
- 対応している LLM プロバイダーの API キーが少なくとも 1 つ必要です。
トピック
よくある質問
- mcp-client-langchain-py とは?
- LangChainとPythonで構築された、コマンドラインからMCPサーバーをテスト・探索するテキストベースのCLIクライアントです。 mcp-chatは、Model Context Protocol(MCP)サーバー向けのシンプルなコマンドラインクライアントです。ローカルのstdioサーバーやリモートのHTTPサーバーに接続してツールを読み込み、任意のLLMをバックエンドにしたLangChain ReActエージェントを通じて対話できます。
- mcp-client-langchain-py は無料で使えますか?ライセンスは?
- mcp-client-langchain-py は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- mcp-client-langchain-py は今もメンテナンスされていますか?
- 半年以内に更新あり。mcp-client-langchain-py の最終コミットは 2026年8月23日 です。
- mcp-client-langchain-py は何に使えますか?
- アプリケーションに組み込む前に、MCPサーバーのツールをテストする。 新しいMCPサーバーがどのような機能を公開しているかを調べる。 LLMと外部ツールを連携させるプロトタイプを作成する。
- mcp-client-langchain-py のインストール方法は?
- pip で mcp-chat ツールをインストールします: pip install mcp-chat LLM と MCP サーバーの設定を記述した設定ファイル llm_mcp_config.json5 を作成します LLM の API キーを .env ファイルに設定します ツールを実行します: mcp-chat
- mcp-client-langchain-py はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/hideya/mcp-client-langchain-py
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
LangGraph上で長時間の複数ステップタスクをすぐに実行できる、Python向けの意見の反映された機能一式付きエージェントハーネス。
自然言語の質問をSQLクエリ、チャート、データ分析結果に変換するオープンソースのChatBIツール。LangChain/LangGraphを基盤に、MCPベースのマルチエージェントワークフローを採用。
複数のLLMプロバイダーで共通のOpenAI形式APIを使える軽量なPythonライブラリ。ツールとMCPに対応したAgents APIも備えています。
LLMアプリケーションに標準化されたコンテキストを提供する、Model Context Protocolサーバーとクライアント構築用の公式TypeScript SDK。
主要なLLMプロバイダーに接続し、ローカルナレッジベースを備えたMCPクライアントとしても使えるクロスプラットフォームのデスクトップAIアシスタント。