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hideya

hideya/mcp-client-langchain-py

Cliente CLI baseado em texto, desenvolvido com LangChain e Python, para testar e explorar servidores MCP pela linha de comando.

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há 2 meses

O que é?

mcp-chat é um cliente simples de linha de comando para servidores Model Context Protocol (MCP). Ele se conecta a servidores stdio locais ou a servidores HTTP remotos, carrega as ferramentas deles e permite conversar com elas por meio de um agente ReAct do LangChain, com o LLM que você escolher.

A ferramenta é configurada por um arquivo JSON5 que segue a mesma estrutura da configuração MCP do Claude for Desktop, com substituição de variáveis de ambiente para chaves de API e tokens. Ela é compatível com modelos OpenAI, Anthropic, Google GenAI, xAI, Cerebras e Groq, e pode salvar os logs de servidores stdio locais em um diretório escolhido.

Só há suporte a MCP Tools, e os resultados das ferramentas são limitados a conteúdo de texto. Resources, Prompts e Sampling não estão implementados. O projeto usa o pacote langchain-mcp-tools e tem como alvo a versão 2025-03-26 do protocolo MCP.

Recursos principais

  • 01Conecta-se a servidores MCP stdio locais e a servidores MCP HTTP remotos.
  • 02Conversa com ferramentas MCP por meio de um agente ReAct do LangChain usando um LLM configurável.
  • 03Usa configuração JSON5 compatível com o formato MCP do Claude for Desktop.
  • 04Substitui variáveis de ambiente nos valores de configuração usados para credenciais.
  • 05É compatível com modelos OpenAI, Anthropic, Google GenAI, xAI, Cerebras e Groq.
  • 06Salva os logs de servidores stdio em um diretório e oferece um modo detalhado.

Casos de uso

  • Testar as ferramentas de um servidor MCP antes de integrá-lo a uma aplicação.
  • Explorar os recursos oferecidos por um novo servidor MCP.
  • Prototipar integrações entre um LLM e ferramentas externas.

Início rápido

  1. 1

    Instale a ferramenta mcp-chat com pip

    pip install mcp-chat
  2. 2

    Crie o arquivo de configuração llm_mcp_config.json5 com as configurações do seu LLM e do servidor MCP

  3. 3

    Defina as chaves de API do seu LLM em um arquivo .env

  4. 4

    Execute a ferramenta

    mcp-chat

Antes de usar

  • São suportados apenas resultados de texto das chamadas de ferramentas; imagens e outros tipos de conteúdo são filtrados.
  • Apenas MCP Tools são suportados; Resources, Prompts e Sampling não estão implementados.
  • Não oferece suporte à especificação MCP 2026-07-28; tem como alvo a versão 2025-03-26 do protocolo.
  • É necessária uma chave de API de pelo menos um provedor de LLM compatível.

Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é mcp-client-langchain-py?
Cliente CLI baseado em texto, desenvolvido com LangChain e Python, para testar e explorar servidores MCP pela linha de comando. mcp-chat é um cliente simples de linha de comando para servidores Model Context Protocol (MCP). Ele se conecta a servidores stdio locais ou a servidores HTTP remotos, carrega as ferramentas deles e permite conversar com elas por meio de um agente ReAct do LangChain, com o LLM que você escolher.
mcp-client-langchain-py é gratuito? Qual é a licença?
mcp-client-langchain-py é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
mcp-client-langchain-py ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de mcp-client-langchain-py foi em 23 de ago. de 2026.
Para que posso usar mcp-client-langchain-py?
Testar as ferramentas de um servidor MCP antes de integrá-lo a uma aplicação. Explorar os recursos oferecidos por um novo servidor MCP. Prototipar integrações entre um LLM e ferramentas externas.
Como instalar mcp-client-langchain-py?
Instale a ferramenta mcp-chat com pip: pip install mcp-chat Crie o arquivo de configuração llm_mcp_config.json5 com as configurações do seu LLM e do servidor MCP Defina as chaves de API do seu LLM em um arquivo .env Execute a ferramenta: mcp-chat
Onde consigo mcp-client-langchain-py?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/hideya/mcp-client-langchain-py

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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