LangChainGo MCP适配器
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将模型上下文协议（MCP）中的工具集成到 LangChainGo 作为可调用工具，使您能够构建具有强大工具使用功能的代理。
概述
此适配器桥接MCP和LangChainGo：
- 从MCP服务器中发现可用工具并将其转换为
langchaingo/tools.Tool. - 提供了一个统一的接口，用于在LangChainGo代理/链中调用这些工具。
- 添加了调用超时和输入模式公开等便利功能。
核心API adapter.go:
New(session, opts...)：从活动MCP创建适配器ClientSession.Tools(ctx)：从MCP获取工具并将其转换为LangChainGo工具的一部分。- 每个工具包括
Description()带有附加的输入模式和Call(ctx, input)哪里input是一个JSON字符串。
特性
- 通过MCP发现和转换工具
ListTools. - LangChainGo代理的统一调用条目。
- 使用超时控制
WithToolTimeout(d). - 通过工具输入模式可见性
Description(). - 支持多种传输方式：
Stdio/CommandTransport对于本地服务器，StreamableClientTransport用于远程HTTP流媒体MCP。 - 准备运行示例：
example/server和example/agent.
安装
要求：转到1.21+。
安装：
go get github.com/leondevpt/langchaingo-mcp-adapter
go mod tidy用法
下面显示了如何连接到MCP服务器、获取工具并在LangChainGo代理中使用它们（简化自 example/agent):
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"os"
"os/exec"
"time"
mcpadapter "github.com/leondevpt/langchaingo-mcp-adapter"
"github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
"github.com/tmc/langchaingo/agents"
"github.com/tmc/langchaingo/chains"
"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
"github.com/tmc/langchaingo/tools"
)
func main() {
ctx := context.Background()
// Initialize LLM (OpenAI example)
llm, err := openai.New(
openai.WithToken(os.Getenv("OPENAI_API_KEY")),
openai.WithBaseURL(os.Getenv("OPENAI_API_BASE_URL")),
openai.WithModel(os.Getenv("OPENAI_MODEL")),
)
if err != nil { log.Fatal(err) }
// Connect to a local MCP server (start example server via command)
client := mcp.NewClient(&mcp.Implementation{Name: "mcp-client", Version: "v1.0.0"}, nil)
transport := &mcp.CommandTransport{Command: exec.Command("../server/server")}
session, err := client.Connect(ctx, transport, nil)
if err != nil { log.Fatal(err) }
defer session.Close()
// Create adapter and fetch tools
adapter := mcpadapter.New(session, mcpadapter.WithToolTimeout(30*time.Second))
tools, err := adapter.Tools(ctx)
if err != nil { log.Fatal(err) }
// Verify discovery by directly calling the "greet" tool
var greetTool tools.Tool
for _, t := range tools {
if t.Name() == "greet" { greetTool = t; break }
}
name := "leon" // dynamic variable, can be from env or user input
payload, _ := json.Marshal(map[string]string{"name": name})
if greetTool != nil {
out, err := greetTool.Call(ctx, string(payload))
if err != nil { log.Fatal(err) }
fmt.Println("greet tool output:", out)
}
// Use tools in a LangChainGo Agent (require Final Answer prefix)
agent := agents.NewOneShotAgent(llm, tools, agents.WithMaxIterations(5))
executor := agents.NewExecutor(agent)
prompt := fmt.Sprintf("Must call tool greet with params %s. Return only the tool output prefixed by 'Final Answer:'", string(payload))
result, err := chains.Run(ctx, executor, prompt)
if err != nil { log.Fatal(err) }
fmt.Println(result)
}要连接到远程（HTTP流）MCP服务器，请交换传输：
transport := &mcp.StreamableClientTransport{Endpoint: "https://mcp.example.com/mcp?key=YOUR_KEY"}
session, err := client.Connect(ctx, transport, nil)例子
此回购提供了两个示例：
example/server：一个最小的MCP服务器（提供greet).example/agent：显示了如何启动/连接到MCP服务器以及在代理中调用工具。
运行Agent示例（它将通过命令传输构建并启动示例服务器）：
export OPENAI_API_KEY=your_key
export OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
export OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
go run ./example/agent独立运行示例服务器：
go run ./example/server许可证
MIT许可证
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