langchain-mcp-adapters：让langchain开发者轻松使用MCP工具 - 文章 - 开发者社区

昨天，笔者介绍了一个MCP Client的库，有开发者询问有无简单js版本的MCP Client。

实际上，LangChain 在三月份就已经开发了适配MCP的库mcp-adapters，支持python（langchain-mcp-adapters）和javascript（@langchain/mcp-adapters）。

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其中，js版本的 @langchain/mcp-adapters 库可以无缝将MCP工具集成到 LangChain.js 和 LangGraph.js 应用中。

该库特性包括：

MCP 工具兼容性转换： 自动将 MCP 工具接口转换为 LangChain.js 和 LangGraph.js 可直接使用的格式，无需手动适配。
多服务器连接与管理： 支持同时连接和管理来自多个不同 MCP 服务器的工具集，可通过编程方式或 JSON 文件进行便捷配置。
灵活的传输协议支持： 提供对标准输入/输出（stdio）用于本地工具和服务器发送事件（SSE）用于远程工具的连接支持，并包含可配置的自动重连策略及对 SSE 自定义头（如认证）的支持。
富内容响应处理： 能够处理并传递 MCP 工具返回的多样化内容格式，包括纯文本、Base64 编码的图像及其他嵌入式资源。

使用上也比较简单，

  
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";  
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";  
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";  
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";  
import { loadMcpTools } from "@langchain/mcp-adapters";  
  
// Initialize the ChatOpenAI model  
const model = new ChatOpenAI({ modelName: "gpt-4" });  
  
// Automatically starts and connects to a MCP reference server  
const transport = new StdioClientTransport({  
command: "npx",  
  args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-math"],  
});  
  
// Initialize the client  
const client = new Client({  
  name: "math-client",  
  version: "1.0.0",  
});  
  
try {  
  // Connect to the transport  
  await client.connect(transport);  
  
  // Get tools with custom configuration  
  const tools = await loadMcpTools("math", client, {  
    // Whether to throw errors if a tool fails to load (optional, default: true)  
    throwOnLoadError: true,  
    // Whether to prefix tool names with the server name (optional, default: false)  
    prefixToolNameWithServerName: false,  
    // Optional additional prefix for tool names (optional, default: "")  
    additionalToolNamePrefix: "",  
  });  
  
  // Create and run the agent  
  const agent = createReactAgent({ llm: model, tools });  
  const agentResponse = await agent.invoke({  
    messages: [{ role: "user", content: "what's (3 + 5) x 12?" }],  
  });  
  console.log(agentResponse);  
} catch (e) {  
  console.error(e);  
} finally {  
  // Clean up connection  
  await client.close();  
}

感兴趣的朋友快去试试吧。

地址：https://github.com/langchain-ai/langchainjs-mcp-adapters

实际上这类方案很多，更新迭代也非常快，开发者只需要选择自己顺手的即可。

具体也可以在此查看，涵盖官方推荐的mcp server以及相关框架及学习资源：

https://github.com/modelcontextprotocol/servers

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