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目次 †
概要 †
MCPの機能が実装されたそうなので機能を確認してみる。
- 最初にMCPクライアント機能が実装され、Langflowフロー 内で MCP ツールを使用することができるようになった。
- 次いでMCPサーバー機能が実装され、Claude DesktopやCursorなどのAIアプリからLangflow フローを利用できるようになった。
機能 †
ホスト †
LangFlowの（クライアントを内包する）フロー自体
クライアント †
LangFlowのフロー中のAgentからMCPサーバを呼び出す。
サーバ †
LangFlowのフロー自体をMCPサーバとして公開する。
モード †
SSEモード †
SSE（Server-Sent Events）
- MCPにおいて、Agentツールをネットワーク越しに提供/利用するケースがStdioモード。
- SSEは、HTTPサーバからクライアント（主にWebブラウザ）へリアルタイムでデータを一方向に送信するための仕組み。
- 目的
ネットワーク越しにAgentツールをMCPクライアント（LangFlow）で使えるようにする
- 接続方法
SSE（Server-Sent Events）というHTTP通信で接続
- 対象
- ネットワーク越しに利用するAgentツール
- LangFlowがMCPサーバ（Agentツール）として公開するフロー
Stdioモード †
- MCPにおいて、CLI的/非LangFlowなAgentツールをStdio越しに提供/利用するケースがStdioモード。
- 標準入出力（Stdin/Stdout）は、プロセス間通信を行うための一般的な方法
- 目的
CLI的なAgentツールをMCPクライアント（LangFlow）で使えるようにする
詳細 †
クライアント †
- MCPサーバー（Agentツール）と接続する機能を「MCP接続コンポーネント」と呼ぶ。
- 「MCP接続コンポーネント」は、MCPサーバーに接続し、MCPサーバのツールをLangflowのAgentツールとして使用できるようにする。
- Web APIキーを含むMCPサーバ定義（JSON）を、CursorなどのMCPクライアントに取り込む。
- ...
サーバー †
LangFlowのフローをMCPサーバとして公開する。
- プロジェクト画面の[MCP Server]タブに移動する。
- Edit Actionsで、MCPサーバとして公開するフローを選択する。
- LLM Agentがツール（フロー）の内容を理解できるように名前と説明を明記する。
例えば「Document QA」のフローには以下のような名前と説明を付与する。
- Flow Name: document_qa_for_resume
- Flow Description: A flow for analyzing Emily's resume.（エミリーの履歴書を分析するためのフロー。）
- MCPサーバ公開のアクションで「API key generated」を押下
- 生成された設定を、ソレを利用するMCPクライアントに渡す。
{
"mcpServers": {
"lf-my_projects": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-proxy",
"--headers",
"x-api-key",
"（Web APIキー）",
"http://localhost:7860/api/v1/mcp/project/（projectのID）/sse"
]
}
}
}
参考 †
- Model Context Protocol (MCP)
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