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--[[LangFlowのサード・ステップ]]
--LangFlowの4thステップ

*目次 [#bd8efbca]
#contents

*概要 [#x83edd1e]
[[MCP>LLMエージェント#ycd944bc]]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 [#ze8d9cd9]

***MCPホスト [#g25d85e3]
LangFlowの（[[クライアント>#pddf9b2c]]を内包する）フロー自体

***MCPクライアント [#pddf9b2c]
-LangFlowのフロー中のAgentからAgentツールを呼び出す。
-AgentツールはMCPサーバによってMCPクライアントに提供される。

***MCPサーバ [#x6a44d50]
-LangFlowのフロー自体をMCPサーバから公開する。
-MCPサーバから公開された機能はAgentツールと呼ばれる。

**モード [#h6ef5d97]
[[SSEモード>#d1c037e5]]/[[Stdioモード>#med4f339]]がある。

-LLM系ツールだから、先ずはCLIとして作りたがる。
-しかし、裏でネットワークを使っているケースは非常に多い。


***SSEモード [#d1c037e5]
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。
-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SSEモード。
-元々SSEは、HTTPサーバからクライアント（主にWebブラウザ）へプッシュするための仕組み。

-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Agentツールとして公開するフロー

***Stdioモード [#med4f339]
Stdio（Stdin/Stdout）、日本語では標準入出力を呼ばれる。

-MCPにおいて、非LangFlowのCLI的なAgentツールをStdio越しに提供/利用するケースがStdioモード。
-Stdioは、匿名パイプを用いたプロセス間通信を行うための一般的な方法で、CLIの実装もStdioによる。

-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

-接続方法~
Stdioという匿名パイプ通信で接続	

-対象
--CLI的な外部Agentツール
--非LangFlow製の外部Agentツール

*詳細 [#y81ad6ee]

**クライアント [#g099acde]
-LangflowにおいてMCPサーバーの提供するAgentツールと接続するMCPクライアントは~
「MCP Connection Component」で、コレはコンポーネントサイドバーに表示されていないが、~
検索バーに「MCP」と入力すると、絞り込まれて出てくる。

-「MCP Connection Component」はAgentツール類と同じように使用できる。

***SSEモード [#z95c42df]
[[SSEモード>#d1c037e5]]のAgentツールを取り込む場合。

-https://docs.langflow.org/mcp-client#mcp-sse-mode
-...

***Stdioモード [#vaf72f0a]
[[Stdioモード>#med4f339]]のAgentツールを取り込む場合。

-https://docs.langflow.org/mcp-client#mcp-stdio-mode
-Langflow から Amazon Nova Canvas MCP Server を利用して画像生成 #AmazonNova - Qiita~
https://qiita.com/harusamet/items/7310d5983dab8f1a4b8a

**サーバー [#pbef6649]
LangFlowのフローをMCPサーバからAgentツールとして公開する。

***SSEモード [#q24dcb1f]
-プロジェクト画面の[MCP Server]タブに移動する。

-「Edit Actions」で、

--MCPサーバから公開するフロー（≒ Agentツール）を選択する。

--ココで、LLM AgentがAgent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>LangFlowのファースト・ステップ#k8a5c328]]」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。）

-LangFlowが認証を要求する場合、「API key generated」を押下し、Web APIキーを生成する。

-MCPにおけるサーバ接続定義JSONを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"
       ]
     }
   }
 }

-CursorなどのMCPクライアントに取り込んで動作確認する。~
https://docs.langflow.org/mcp-server#connect-clients-to-use-the-servers-actions

***Stdioモード [#l363d51e]
該当する機能はない。

**Inspector [#ad7ca616]
-「MCP Inspector」は、一般的なIT用語やオープンな技術仕様としてはあまり知られていない名称
-Langflow的には、MCPサーバのテストとデバッグによく使われるツール（フローを監視し、利用状況を把握）

*参考 [#eac42b88]
-Welcome to Langflow | Langflow Documentation~
https://docs.langflow.org/

--Model Context Protocol (MCP)

---Use Langflow as an MCP server~
https://docs.langflow.org/mcp-server

---Use Langflow as an MCP client~
https://docs.langflow.org/mcp-client

-Langflow から Amazon Nova Canvas MCP Server を利用して画像生成 #AmazonNova - Qiita~
https://qiita.com/harusamet/items/7310d5983dab8f1a4b8a
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