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.

A Mastra fornece uma interface visual para projetar, testar e implementar agentes de IA sem a necessidade de escrever código. Os usuários podem arrastar e soltar nós para criar fluxos de trabalho de várias etapas que integram modelos de linguagem, visão computacional e scripts personalizados. Conectores de dados permitem recuperação eficiente de bancos de dados, CRMs ou serviços web, enquanto análises integradas acompanham o desempenho do agente. Equipes podem colaborar em tempo real, controlar versões de fluxos de trabalho e reverter alterações. Após os testes, os agentes podem ser implantados com um clique em widgets de chat na web, aplicativos de mensagens ou APIs REST. Os dashboards de monitoramento exibem métricas de uso, alertas de erro e sugestões de otimização para manter e melhorar a eficácia do agente ao longo do tempo.