FastAPI、FastMCP、LangChain、LangGraph が連携して、モジュール式のツール使用型AIアプリケーションを構築する方法を示す、AI搭載のWikipediaリサーチエージェントです。
このプロジェクトは、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてWikipediaの機能を公開し、LangChain/LangGraphエージェントがそれらのツールを自動的に発見して使用できるようにします。
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│ User │
│ Natural Language │
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│
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│ FastAPI │
│ Application API │
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│ LangChain Agent │
│ LangGraph │
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MCP Protocol
│
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│ FastMCP │
│ MCP Server │
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│
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│ Wikipedia │ │ Wikipedia │
│ Search │ │ Page │
└──────────────┘ └──────────────┘Related MCP server: MCP Wikipedia Server
🤖 LLM搭載のWikipediaリサーチ
🔌 Model Context Protocol（MCP）統合
⚡ FastAPIアプリケーション層
🧠 LangChainエージェント統合
🔄 LangGraph ReActエージェント
🔎 Wikipedia検索ツール
📄 Wikipediaページ取得ツール
🔗 MCPツール発見
📡 stdioベースのMCP通信
🧩 追加ツールを簡単にサポートできるモジュール式アーキテクチャ
Technology | Purpose |
Python | 中核プログラミング言語 |
FastAPI | API/アプリケーション層 |
FastMCP | MCPサーバーとツール実装 |
LangChain | LLMとツールの統合 |
LangGraph | エージェントワークフロー |
Requests | Wikipedia APIリクエスト |
Wikipedia REST API | 外部知識ソース |
FastMCPサーバーは2つのツールを公開します。
search_wikipedia指定されたトピックについてWikipediaを検索します。
@mcp.tool
def search_wikipedia(query: str):
...例：
Search Wikipedia for Albert Einsteinエージェントは自動的に以下を呼び出すことを決定できます：
search_wikipedia("Albert Einstein")get_wikipedia_page特定のWikipediaページのコンテンツを取得します。
@mcp.tool
def get_wikipedia_page(title: str):
...例：
Get the Wikipedia page for Artificial Intelligenceエージェントは以下を呼び出すことができます：
get_wikipedia_page("Artificial Intelligence")MCPサーバーは以下を使用して実行されます：
mcp.run(transport="stdio")LangChainクライアントはMCPサーバーに接続します：
client = MultiServerMCPClient(
{
"wikipedia": {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
"transport": "stdio",
}
}
)クライアントは利用可能なMCPツールを発見します：
tools = await client.get_tools()これらのツールはLangGraphエージェントに渡されます：
agent = create_react_agent(
model,
tools
)LLMはユーザーのリクエストに基づいて使用するツールを決定できます。
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/langchain-mcp-wikipedia.gitcd langchain-mcp-wikipediaWindows：
python -m venv venv
venv\Scripts\activateLinux/macOS：
python3 -m venv venv
source venv/bin/activatepip install -r requirements.txt.env ファイルを作成します：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key従来のツール統合は、LLMアプリケーションを個々のAPIと密に結合させることがよくあります。
MCPは、機能をツールとして公開する標準化された方法を提供します。
LLM
│
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LangChain / LangGraph
│
▼
MCP Client
│
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MCP Server
│
├── Wikipedia
├── Search
├── Database
├── APIs
└── Custom Toolsこの分離により、ツールはさまざまなAIアプリケーションやエージェント間で再利用可能になります。
このプロジェクトは以下の学習に役立ちます：
Model Context Protocol (MCP)
FastMCP
MCPサーバー
MCPクライアント
stdioトランスポート
LangChainツール統合
LangGraphエージェント
ReActエージェント
FastAPI
外部API統合
LLMツール呼び出し
モジュール式AIエージェントアーキテクチャ
This server cannot be deployed
Search Wikipedia, read summaries and full text, target sections, find nearby pages, list languages.
Google search, news, maps, scholar and public webpages for AI agents, with Markdown results.
Web search, point-in-time crypto market data, verified strategy track records and 160+ agent tools.
Direct access to 60+ scraping and search tools. Extract structured data from Google (Search, Maps, Trends), Amazon, Airbnb, Social Media, and any web page directly into your AI agent.
