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securityA
license-
qualityA Model Context Protocol (MCP) server that converts LaTeX mathematical expressions to MathML format.
Last updated -
3
MIT License
Integrates with Google's Gemini-2.0-flash model for natural language processing and interpretation of user queries.
Enables creation of chains that connect language models with external tools via Multi-Chain Protocol, allowing for tool augmented responses.
LangChain + Gemini + MCP (Tool Server)
Este projeto demonstra como criar um chain com LangChain usando o modelo gemini-2.0-flash do Google e integrá-lo com ferramentas customizadas usando o MCP (Multi-Chain Protocol), via conexão stdio.
✨ Funcionalidade
A chain é capaz de:
Interpretar linguagem natural com o Gemini.
Usar ferramentas externas via MCP — neste exemplo, uma calculadora de expressões matemáticas.
Executar localmente um servidor de ferramentas que se conecta à chain automaticamente.
🔧 Requisitos
Python 3.10+
uv (ou
piptradicional)
📦 Instalação
Com uv (recomendado)
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
Ou com pip tradicional
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Crie um arquivo .env:
GOOGLE_API_KEY=sua_chave_google_api
🚀 Execução
1. Execute o servidor de ferramentas (MCP)
Primeiro, execute o servidor de ferramentas. Este servidor vai processar as expressões matemáticas.
python server.py
2. Execute o cliente
Em seguida, execute o cliente, que se conecta ao servidor e faz as requisições, passando a pergunta para a chain e recebendo o resultado do cálculo.
python client.py
Como Funciona?
O chain usa o modelo Gemini-Pro do Google para interpretar a linguagem natural.
Uma LLMChain é criada usando o modelo e um PromptTemplate para extrair a expressão matemática de uma pergunta.
A expressão extraída é então passada para uma ferramenta de cálculo via o protocolo MCP.
O servidor MCP calcula a expressão matemática e retorna o resultado.
This server cannot be installed
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