LangGraph MCP는 유향 비순환 그래프를 활용하여 LLM 호출 시퀀스를 표현하며, 개발자는 작업을 프롬프트, 입력, 출력이 조정 가능한 노드로 분할할 수 있습니다. 각 노드는 LLM 호출 또는 데이터 변환에 대응하며, 파라미터화된 실행, 조건 분기, 반복 루프를 용이하게 합니다. 사용자는 그래프를 JSON 또는 YAML 형식으로 직렬화하고, 워크플로우 버전 관리 및 실행 경로를 시각화할 수 있습니다. 프레임워크는 여러 LLM 제공자, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 사전 처리, 사후 처리, 오류 처리를 위한 플러그인 훅을 지원합니다. LangGraph MCP는 이 그래프 기반 에이전트 파이프라인을 로드, 실행, 모니터링하는 CLI 도구와 Python SDK를 제공하며, 자동화, 보고서 생성, 대화 흐름, 의사 결정 지원 시스템에 적합합니다.

Mastra는 코드를 작성하지 않고 AI 에이전트를 설계, 테스트, 배포할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 언어 모델, 컴퓨터 비전, 맞춤 스크립트를 통합하는 다단계 워크플로우를 노드 드래그 앤 드롭으로 생성할 수 있습니다. 데이터 커넥터는 데이터베이스, CRM 또는 웹 서비스에서 원활하게 정보를 가져오며, 내장된 분석 도구가 에이전트의 성능을 추적합니다. 팀은 실시간 협업, 워크플로우 버전 관리, 변경 사항 롤백이 가능하며, 테스트 후에는 원클릭으로 웹 채팅 위젯, 메시징 앱, API에 배포할 수 있습니다. 모니터링 대시보드는 사용량, 오류 알림, 최적화 제안을 표시하여 시간에 따른 에이전트의 효과를 유지 및 향상시킵니다.