LangGraph框架中针对MCP协议的变更-20250510

MCP（Model Context Protocol）的出现为AI Agent与外部工具及数据源的集成提供了标准化接口，而LangGraph作为基于LangChain的智能体开发框架，在MCP协议的影响下也进行了适配性调整，主要体现在工具调用、异步交互和多步推理的优化上。以下结合实例详细说明相关变更及关联内容：

一、LangGraph对MCP协议的核心适配

1. 工具动态加载与MCP集成
   LangGraph新增了对MCP工具的自动加载功能，通过langchain_mcp_adapters库实现与MCP服务器的无缝对接。开发者只需通过load_mcp_tools函数加载MCP会话中的工具列表，即可让Agent动态调用远程或本地工具。例如，在数学计算场景中，Agent可调用MCP服务器提供的add和multiply工具。
   示例代码：

   async with ClientSession(read, write) as session:
       tools = await load_mcp_tools(session)  # 动态加载MCP工具
       agent = create_react_agent(model, tools)  # 创建支持MCP工具的Agent
   

2. 异步会话管理与MCP通信
   MCP协议基于客户端-服务器架构，依赖异步通信（如HTTP/WebSocket）。LangGraph为此优化了异步任务处理机制，通过asyncio支持与MCP服务器的长时会话。例如，客户端通过stdio_client建立连接后，利用异步上下文管理器维护会话状态。

3. 多步推理与工具链调用
   LangGraph的create_react_agent结合MCP工具，能够自动分解复杂任务为多步操作。例如，在问题“计算(3+5)×12”中，Agent会先调用add工具得到中间结果8，再调用multiply工具完成最终计算。
   执行流程：

   • 步骤1：调用add(a=3, b=5) → 返回8。
   • 步骤2：调用multiply(a=8, b=12) → 返回96。

二、LangGraph与MCP结合的典型实例

以下以数学计算场景为例，展示LangGraph如何通过MCP协议调用工具：

1. MCP服务器端定义工具
   创建math_server.py，声明add和multiply函数为MCP工具：

   from mcp.server.fastmcp import FastMCP
   mcp = FastMCP("Math")
   @mcp.tool()
   def add(a: int, b: int) -> int:
       return a + b
   @mcp.tool()
   def multiply(a: int, b: int) -> int:
       return a * b
   if __name__ == "__main__":
       mcp.run(transport="stdio")
   

2. LangGraph客户端调用流程
   客户端通过异步任务连接MCP服务器，并运行Agent：

   from mcp.client.stdio import stdio_client
   from langgraph.prebuilt import create_react_agent
   async def run_agent():
       async with stdio_client(server_params) as (read, write):
           async with ClientSession(read, write) as session:
               tools = await load_mcp_tools(session)
               agent = create_react_agent(model, tools)
               response = await agent.ainvoke({"messages": "计算(3+5)×12"})
   

3. 输出结果示例
   Agent的响应包含分步工具调用和最终结果：

   {
       "messages": [
           {"content": "计算(3+5)×12"},
           {"tool_calls": [{"function": "add", "args": {"a":3, "b":5}}]},
           {"tool_calls": [{"function": "multiply", "args": {"a":8, "b":12}}]},
           {"content": "结果为96"}
       ]
   }
   

三、LangGraph框架的扩展性优化

1. 支持多种传输协议
   LangGraph的MCP适配器不仅支持stdio本地通信，还可扩展至HTTP/SSE（Server-Sent Events），满足企业级高并发需求。例如，阿里云Hologres通过SSE模式实现与MCP服务器的解耦部署。

2. 与知识管理组件的结合
   LangGraph的记忆管理模块（如RAG技术）可与MCP工具联动。例如，在故障诊断场景中，Agent通过MCP调用日志查询工具，并结合向量数据库检索历史案例，生成修复方案。

四、总结

MCP协议的出现推动了LangGraph在以下方向的演进：

• 工具生态扩展：通过标准化接口接入多源工具，减少定制化开发。
• 异步与实时性：优化异步通信机制，支持高并发场景。
• 复杂任务分解：结合ReAct算法，实现多工具协同的自动化流程。

未来，随着MCP生态的成熟，LangGraph或进一步整合服务发现、权限管理等企业级功能，成为智能体开发的核心框架。