LangGraph ReAct MCP Chat

프로젝트 개요

LangGraph ReAct MCP Chat은 Model Context Protocol(MCP)을 통해 다양한 외부 도구와 데이터 소스에 접근할 수 있는 ReAct 에이전트를 구현한 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 LangGraph를 기반으로 하며, MCP 도구를 쉽게 추가하고 구성할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.

사용 사례

주요 기능

• LangGraph ReAct 에이전트: LangGraph를 기반으로 하는 ReAct 에이전트
• 도구 관리: MCP 도구를 쉽게 추가, 제거, 구성 가능 (Smithery JSON 형식 지원)
• 스트리밍 응답: 에이전트의 응답과 도구 호출을 실시간으로 확인
• 대화 기록: 에이전트와의 대화 내용 추적 및 관리

아키텍처

설치 방법

1. 저장소 복제하기

git clone https://github.com/teddynote-lab/langgraph-react-mcp-chat.git
cd langgraph-react-mcp-chat

2. uv를 사용하여 가상 환경 생성 및 의존성 설치

uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows의 경우: .venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt

3. .env 파일 설정하기

.env.example 파일을 .env로 복사하고 필요한 API 키를 추가합니다:

cp .env.example .env

아래는 필요한 API 키 목록입니다:

ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
LANGSMITH_API_KEY=your_langsmith_api_key
LANGSMITH_PROJECT=your_langsmith_project

4. MCP 도구 구성하기

먼저, 예시로 작성한 mcp_config_sample.json 파일을 mcp_config.json 파일로 파일명을 변경합니다.

아래는 샘플로 작성된 예시입니다.

{
    "mcpServers": {
        "desktop-commander": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@smithery/cli@latest",
                "run",
                "@wonderwhy-er/desktop-commander",
                "--key",
                "Smithery API_KEY 입력"
            ]
        },
        "perplexity-search": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@smithery/cli@latest",
                "run",
                "@arjunkmrm/perplexity-search",
                "--config",
                "{\"perplexityApiKey\":\"Perplexity API_KEY 입력\"}"
            ]
        },
        "hyperbrowser": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@smithery/cli@latest",
                "run",
                "@hyperbrowserai/mcp",
                "--key",
                "Smithery API_KEY 입력"
            ]
        },
        "todoist-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@smithery/cli@latest",
                "run",
                "@miottid/todoist-mcp",
                "--key",
                "Smithery API_KEY 입력"
            ]
        }
    }
}

Smithery 에서 사용할 MCP 도구의 JSON 구성을 가져와 mcp_config.json 파일에 추가해야 합니다

1. Smithery 웹사이트를 방문하여 사용하고 싶은 도구를 선택합니다.
2. 도구 페이지에서 오른쪽의 'COPY' 버튼을 클릭하여 JSON 구성을 복사합니다.
3. mcp_config.json 파일을 열고 복사한 JSON을 추가합니다.

중요: 파일 이름은 반드시 mcp_config.json으로 저장해야 합니다. 다른 이름을 사용할 경우 프로그램이 올바르게 작동하지 않습니다.

애플리케이션 실행

모든 설정이 완료되었다면, 다음 명령어로 LangGraph 개발 서버를 실행할 수 있습니다:

langgraph dev

서버가 성공적으로 시작되면 웹 브라우저에서 로컬 주소(일반적으로 http://localhost:3000)를 통해 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.

teddyflow.com 연결 방법

1. 먼저, 터미널에서 langgraph dev 명령어를 실행하여 개발 서버를 시작합니다.
2. teddyflow.com 에서 회원가입을 합니다.

회원가입시 "베타 키" 에 teddynote-youtube 를 입력하면 승인 없이 바로 가입이 가능합니다.

3. 로그인 후 "새로운 앱 연결" 버튼을 클릭합니다.

4. 앱 이름을 입력하고 "연결" 버튼을 클릭합니다.
5. 탭에서 "LangGraph" 를 선택한 뒤 다음의 정보를 입력합니다.

• Endpoint: http://localhost:2024
• Graph: agent

6. 연결 설정이 완료되면 "저장" 버튼을 클릭합니다.

7. "앱 연결하기" 버튼을 눌러 저장합니다.

회사명 / 커뮤니티 로고 및 브랜딩 적용

회사명 / 커뮤니티를 위한 커스텀 기능을 출시하였습니다.

도입을 희망하신다면 service@brain-crew.com 으로 문의주시면 도움을 드리겠습니다.

라이센스

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