模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放协议，用于以模型无关的格式描述工具和数据源，使 LLM 能够通过结构化 API 发现并使用它们。 Agent Server 使用可流式 HTTP 传输实现 MCP。这允许将 LangGraph 智能体暴露为 MCP 工具，使其可与任何支持可流式 HTTP 的 MCP 兼容客户端一起使用。 MCP 端点在 Agent Server 上位于 /mcp。 你可以设置自定义身份验证中间件，通过 MCP 服务器对用户进行身份验证，以访问 LangSmith 部署中的用户范围工具。 此流程的示例架构：

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要求

要使用 MCP，请确保已安装以下依赖项：
  • langgraph-api >= 0.2.3
  • langgraph-sdk >= 0.1.61
使用以下命令安装： 
pip install "langgraph-api>=0.2.3" "langgraph-sdk>=0.1.61"

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使用概述

要启用 MCP：
  • 升级到使用 langgraph-api>=0.2.3。如果你正在部署 LangSmith，创建新修订版本时会自动完成此操作。
  • MCP 工具（智能体）将自动暴露。
  • 使用任何支持可流式 HTTP 的 MCP 兼容客户端进行连接。

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客户端

使用 MCP 兼容客户端连接到 Agent Server。以下示例展示了如何使用不同的编程语言进行连接。
  • JavaScript/TypeScript
  • Python
npm install @modelcontextprotocol/sdk
注意 将 serverUrl 替换为你的 Agent Server URL，并根据需要配置身份验证标头。 
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";

// 连接到 LangGraph MCP 端点
async function connectClient(url) {
    const baseUrl = new URL(url);
    const client = new Client({
        name: 'streamable-http-client',
        version: '1.0.0'
    });

    const transport = new StreamableHTTPClientTransport(baseUrl);
    await client.connect(transport);

    console.log("使用可流式 HTTP 传输连接");
    console.log(JSON.stringify(await client.listTools(), null, 2));
    return client;
}

const serverUrl = "http://localhost:2024/mcp";

connectClient(serverUrl)
    .then(() => {
        console.log("客户端连接成功");
    })
    .catch(error => {
        console.error("客户端连接失败:", error);
    });

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将智能体暴露为 MCP 工具

部署后，你的智能体将作为工具出现在 MCP 端点中，配置如下：
  • 工具名称：智能体的名称。
  • 工具描述：智能体的描述。
  • 工具输入模式：智能体的输入模式。

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设置名称和描述

你可以在 langgraph.json 中设置智能体的名称和描述： 
{
    "graphs": {
        "my_agent": {
            "path": "./my_agent/agent.py:graph",
            "description": "A description of what the agent does"
        }
    },
    "env": ".env"
}
部署后，你可以使用 LangGraph SDK 更新名称和描述。

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模式

定义清晰、最小化的输入和输出模式，以避免向 LLM 暴露不必要的内部复杂性。 默认的 MessagesState 使用 AnyMessage，它支持多种消息类型，但对于直接 LLM 暴露来说过于通用。 相反，应定义使用显式类型化输入和输出结构的自定义智能体或工作流。 例如，回答文档问题的工作流可能如下所示： 
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing_extensions import TypedDict

# 定义输入模式
class InputState(TypedDict):
    question: str

# 定义输出模式
class OutputState(TypedDict):
    answer: str

# 合并输入和输出
class OverallState(InputState, OutputState):
    pass

# 定义处理节点
def answer_node(state: InputState):
    # 替换为实际逻辑并执行有用操作
    return {"answer": "bye", "question": state["question"]}

# 使用显式模式构建图
builder = StateGraph(OverallState, input_schema=InputState, output_schema=OutputState)
builder.add_node(answer_node)
builder.add_edge(START, "answer_node")
builder.add_edge("answer_node", END)
graph = builder.compile()

# 运行图
print(graph.invoke({"question": "hi"}))
有关更多详细信息，请参阅底层概念指南。

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在部署中使用用户范围的 MCP 工具

先决条件 你已添加自己的自定义身份验证中间件，该中间件填充 langgraph_auth_user 对象，使其可通过可配置上下文在图中的每个节点中访问。
要使用户范围工具在你的 LangSmith 部署中可用，请先实现如下代码片段： 
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

def mcp_tools_node(state, config):
    user = config["configurable"].get("langgraph_auth_user")
    # 例如：user["github_token"], user["email"], 等

    client = MultiServerMCPClient({
        "github": {
            "transport": "streamable_http", # (1)
            "url": "https://my-github-mcp-server/mcp", # (2)
            "headers": {
                "Authorization": f"Bearer {user['github_token']}"
            }
        }
    })
    tools = await client.get_tools() # (3)

    # 你的工具调用逻辑在这里

    tool_messages = ...
    return {"messages": tool_messages}
  1. MCP 仅支持向 streamable_http 和 sse transport 服务器发出的请求添加标头。
  2. 你的 MCP 服务器 URL。
  3. 从 MCP 服务器获取可用工具。
这也可以通过在运行时重建图来完成，以便为新运行使用不同的配置

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会话行为

当前的 LangGraph MCP 实现不支持会话。每个 /mcp 请求都是无状态且独立的。

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身份验证

/mcp 端点使用与 LangGraph API 其余部分相同的身份验证。有关设置详细信息，请参阅身份验证指南。

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禁用 MCP

要禁用 MCP 端点，请在 langgraph.json 配置文件中将 disable_mcp 设置为 true： 
{
  "http": {
    "disable_mcp": true
  }
}
这将阻止服务器暴露 /mcp 端点。
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