LangGraph MCP utiliza gráficos acíclicos direcionados para representar sequências de chamadas a LLM, permitindo que desenvolvedores desdobrem tarefas em nós com prompts, entradas e saídas configuráveis. Cada nó corresponde a uma invocação de LLM ou uma transformação de dados, facilitando execução parametrizada, ramificação condicional e loops iterativos. Os usuários podem serializar gráficos em formato JSON/YAML, controlar versões de workflows e visualizar rotas de execução. A estrutura suporta integração com múltiplos provedores LLM, templates de prompts personalizados e hooks de plugins para pré-processamento, pós-processamento e tratamento de erros. LangGraph MCP fornece ferramentas CLI e SDK em Python para carregar, executar e monitorar pipelines baseados em gráficos, ideais para automação, geração de relatórios, fluxos conversacionais e sistemas de suporte à decisão.

LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.