Integration · MODEL CONTEXT PROTOCOL
eriktilio mcp langchain integration
Integração de LangChain e MCP para processamento de linguagem natural e avaliação de expressões matemáticas.
WHAT IT CONNECTS
What eriktilio mcp langchain integration gives an AI Agent
The source catalog does not include a structured feature list. Review the repository documentation before use.
SECURITY
An MCP listing is not a security review
An MCP server may receive model context, credentials, local files, or permission to call external systems. Review its code, requested environment variables, network behavior, package provenance, and maintenance status before connecting it to an agent.
README
Repository documentation
Este projeto demonstra como criar um chain com LangChain usando o modelo gemini-2.0-flash do Google e integrá-lo com ferramentas customizadas usando o MCP (Multi-Chain Protocol), via conexão stdio.
A chain é capaz de:
- Interpretar linguagem natural com o Gemini.
- Usar ferramentas externas via MCP — neste exemplo, uma calculadora de expressões matemáticas.
- Executar localmente um servidor de ferramentas que se conecta à chain automaticamente.
- Python 3.10+
- uv (ou
piptradicional)
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txtpython -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtGOOGLE_API_KEY=sua_chave_google_apiPrimeiro, execute o servidor de ferramentas. Este servidor vai processar as expressões matemáticas.
python server.pyEm seguida, execute o cliente, que se conecta ao servidor e faz as requisições, passando a pergunta para a chain e recebendo o resultado do cálculo.
python client.py- O chain usa o modelo Gemini-Pro do Google para interpretar a linguagem natural.
- Uma LLMChain é criada usando o modelo e um PromptTemplate para extrair a expressão matemática de uma pergunta.
- A expressão extraída é então passada para uma ferramenta de cálculo via o protocolo MCP.
- O servidor MCP calcula a expressão matemática e retorna o resultado.
COMMUNITY