SampleMCP

FastMCP, LangChain MCP 어댑터, LangGraph 및 OpenAI를 사용하여 MCP 서버를 구축하고 연결하는 방법을 보여주는 간단한 Python 프로젝트입니다.

기능

• stdio를 사용하는 수학 MCP 서버

• streamable-http를 사용하는 날씨 MCP 서버

• 여러 MCP 서버에 연결하는 LangChain MCP 클라이언트

• MCP 도구를 사용하는 LangGraph ReAct 에이전트

• 수학 및 날씨 쿼리에 대한 예제 도구 호출

Related MCP server: Server MCP

프로젝트 구조

SampleMCP/
├── client.py          # MCP client + LangGraph agent
├── mathserver.py      # Math MCP server with add/multiply tools
├── weather.py         # Weather MCP server using streamable HTTP
├── main.py            # Basic sample entry point
├── pyproject.toml     # Project metadata and dependencies
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── README.md

요구 사항

• Python 3.12+

• OpenAI API 키

• 선택 사항: Groq API 키

설치

저장소를 복제합니다:

git clone https://github.com/JayantPrakash/SampleMCP.git
cd SampleMCP

의존성을 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

또는 uv를 사용합니다:

uv sync

환경 변수

프로젝트 루트에 .env 파일을 생성합니다:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

MCP 서버 실행

1. 날씨 서버 시작

날씨 서버는 streamable-http를 사용합니다.

python weather.py

기본적으로 MCP 엔드포인트는 다음 위치에 노출됩니다:

http://localhost:8000/mcp

2. 수학 서버

수학 서버는 stdio를 사용하며 클라이언트에 의해 자동으로 시작됩니다:

"command": "python",
"args": ["mathserver.py"],
"transport": "stdio"

클라이언트 실행

별도의 터미널에서 다음을 실행합니다:

python client.py

클라이언트는 다음 서버에 연결합니다:

• stdio를 통한 mathserver.py

• streamable_http를 통한 weather.py

그런 다음 LangGraph ReAct 에이전트를 생성하고 다음을 질문합니다:

what's (3 + 5) x 12?

및:

what is the weather in California?

MCP 도구

수학 서버

mathserver.py에 정의되어 있습니다.

add(a: int, b: int) -> int

두 숫자를 더합니다.

multiple(a: int, b: int) -> int

두 숫자를 곱합니다.

날씨 서버

weather.py에 정의되어 있습니다.

get_weather(location: str) -> str

주어진 위치에 대한 샘플 날씨 응답을 반환합니다.

참고 사항

• mathserver.py는 transport="stdio"를 사용합니다.

• weather.py는 transport="streamable-http"를 사용합니다.

• client.py에서 streamable HTTP 전송은 streamable_http로 구성됩니다.

• client.py를 실행하기 전에 날씨 서버가 실행 중인지 확인하십시오.

예제 출력

Math response: 96
Weather response: It's always raining in California