MCP-Server
다중 서버 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 데모
Groq와 실시간 OpenWeatherMap 데이터로 구동되는 LangGraph ReAct 에이전트와 함께 여러 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축하고 통합하는 완전한 데모입니다.
이 프로젝트는 LLM 에이전트가 단일 통합 워크플로우에서 서로 다른 MCP 서버와 전송 프로토콜(stdio 및 streamable-http)을 통해 동적으로 도구를 발견하고 소비할 수 있는 방법을 보여줍니다.
🏗️ 아키텍처
flowchart LR
subgraph Agent["LangGraph ReAct Agent (client.py)"]
ChatGroq["LLM: Groq (Qwen / ChatGroq)"]
MultiMCP["MultiServerMCPClient"]
end
subgraph MathServer["Math MCP Server (mathserver.py)"]
MathTools["Tools: add, sub, mul, div"]
end
subgraph WeatherServer["Weather MCP Server (weatherserver.py)"]
WeatherTools["Tool: get_weather (OpenWeatherMap API)"]
end
MultiMCP -- "stdio transport (subprocess)" --> MathServer
MultiMCP -- "streamable-http (http://127.0.0.1:8000/mcp)" --> WeatherServer구성 요소
수학 MCP 서버 (
mathserver.py) :FastMCP로 구축되었습니다.
stdio전송을 통해 실행됩니다.산술 도구를 노출합니다:
add,sub,mul,div.MCP 클라이언트에 의해 백그라운드 하위 프로세스로 자동 실행됩니다.
날씨 MCP 서버 (
weatherserver.py) :http://127.0.0.1:8000/mcp에서streamable-http전송을 통해 실행되는 FastMCP로 구축되었습니다.httpx를 사용하여 OpenWeatherMap API에서 실시간 기상 데이터를 가져옵니다.get_weather도구를 노출합니다 (온도, 날씨 설명, 체감 온도, 습도 반환).
오케스트레이터 클라이언트 (
client.py) :langchain-mcp-adapters의MultiServerMCPClient를 사용하여 두 MCP 서버에 동시에 연결합니다.도구를 조합하고 Groq의 빠른 LLM 추론(
ChatGroq)을 사용하여 LangGraph ReAct 에이전트를 구동합니다.
Related MCP server: AIE8-MCP Server
📁 프로젝트 구조
Mcp_demo/
├── client.py # ReAct Agent & Multi-Server MCP client orchestrator
├── mathserver.py # FastMCP server running on stdio transport
├── weatherserver.py # FastMCP server with OpenWeatherMap API on HTTP transport
├── requirements.txt # Python package dependencies
├── pyproject.toml # Project configuration & metadata
├── .env.example # Environment variables template
├── .gitignore # Git ignore rules (protects .env and caches)
└── README.md # Project documentation🚀 시작하기
1. 사전 요구 사항
Python 3.10+
OpenWeatherMap API 키 (무료 티어)
2. 설치
저장소를 클론하고 종속성을 설치합니다:
git clone https://github.com/sreeshanthkprakash-stack/MCP-Server.git
cd MCP-Server
# Create and activate virtual environment
python -m venv .venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt3. 환경 구성
루트 디렉토리에 .env 파일을 생성합니다 (또는 .env.example에서 복사):
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
OPENWEATHER_API_KEY=your_openweather_api_key_here🧪 애플리케이션 실행
1단계: 날씨 MCP 서버 시작
날씨 서버는 HTTP를 통해 통신하므로, 먼저 터미널에서 시작합니다:
python weatherserver.py날씨 서버가
http://127.0.0.1:8000/mcp에서 수신을 시작합니다.
2단계: 에이전트 클라이언트 실행
두 번째 터미널 창을 열고 (가상 환경이 활성화되어 있는지 확인), 다음을 실행합니다:
python client.py예상 출력 예시
math_response The result of the expression ((15*20)+200)/4 is 125.
weather_response Weather in Hyderabad: haze, temperature 29.5°C (feels like 32.1°C), humidity 65%📦 종속성
mcp: 공식 모델 컨텍스트 프로토콜 SDK (FastMCP)langchain-mcp-adapters: LangChain을 MCP 서버에 연결langgraph: 그래프 기반 에이전트 오케스트레이션 런타임langchain-groq: Groq를 사용한 고속 LLM 추론httpx: 날씨 API 요청을 위한 비동기 HTTP 클라이언트python-dotenv: 안전한 환경 변수 로딩
📄 라이선스
이 프로젝트는 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 사용 가능합니다.
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Maintenance
Resources
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