MCP Agent Tool Adapterは、言語モデルを基盤としたエージェントと外部ツール実装の間のミドルウェアとして機能します。関数シグニチャやツール記述子を登録すると、フレームワークは自動的に次の処理を行います。エージェントの出力からツール呼び出しを解析し、適切なアダプターを呼び出し、入力のシリアル化と結果の返却を処理します。主要な機能には、動的ツール検出、並列制御、ロギング、エラーハンドリングのパイプラインが含まれます。さらに、カスタムツールインターフェースの定義やクラウド・オンプレミスサービスとの統合もサポートし、APIオーケストレーションやデータ取得、自動化された操作など、複雑なマルチツールワークフローを既存のエージェントコードを変更せずに構築できます。

LLM Agents Exampleは、PythonでAIエージェントを構築するためのハンズオンコードベースを提供します。カスタムツール（ウェブ検索、WolframAlphaを利用した数学解答、CSV解析、Python REPL）の登録、チャットおよび検索ベースのエージェントの作成、ベクトルストアへの接続によるドキュメント質問応答をデモンストレーションしています。このリポジトリは、会話の記憶を維持し、ツール呼び出しを動的に振り分け、複数のLLMプロンプトを連結して複雑なタスクを解決するパターンを示しています。ユーザーは、サードパーティAPIの統合、エージェントワークフローの構築、新機能の拡張方法を学習でき、開発者の実験やプロトタイピングに役立ちます。