LangGraph MCP — это open-source-фреймворк для AI-агентов, который позволяет разработчикам определять, запускать и контролировать сложные многошаговые цепочки подсказок в виде направленных графов. Он интегрируется с популярными LLM, что обеспечивает динамическое выполнение узлов, передачу параметров и визуализацию в реальном времени. Пользователи могут создавать, повторно использовать и отлаживать модульные рабочие процессы, отслеживать истории выполнения и оптимизировать последовательности подсказок. LangGraph MCP ускоряет развитие AI, абстрагируя детали оркестрации и предоставляя удобный графический интерфейс для проектирования интеллектуальных конвейеров.
LangGraph MCP — это open-source-фреймворк для AI-агентов, который позволяет разработчикам определять, запускать и контролировать сложные многошаговые цепочки подсказок в виде направленных графов. Он интегрируется с популярными LLM, что обеспечивает динамическое выполнение узлов, передачу параметров и визуализацию в реальном времени. Пользователи могут создавать, повторно использовать и отлаживать модульные рабочие процессы, отслеживать истории выполнения и оптимизировать последовательности подсказок. LangGraph MCP ускоряет развитие AI, абстрагируя детали оркестрации и предоставляя удобный графический интерфейс для проектирования интеллектуальных конвейеров.
LangGraph MCP использует ориентированные ацикличные графы для представления последовательностей вызовов LLM, позволяя разработчикам разбивать задачи на узлы с настраиваемыми подсказками, входными и выходными данными. Каждый узел соответствует вызову LLM или преобразованию данных, что облегчает параметризованное выполнение, условное ветвление и итерационные циклы. Пользователи могут сериализовать графы в формате JSON/YAML, управлять версиями рабочих процессов и визуализировать пути выполнения. Framework поддерживает интеграцию с несколькими провайдерами LLM, настраиваемые шаблоны подсказок и хуки для предварительной обработки, обработки после и обработки ошибок. LangGraph MCP предоставляет CLI-инструменты и SDK на Python для загрузки, выполнения и мониторинга агентских графиков, что идеально подходит для автоматизации, генерации отчетов, разговорных потоков и систем поддержки принятия решений.
Кто будет использовать LangGraph MCP?
AI-разработчики
Инженеры подсказок
Дата-ученые
AI-исследователи
Менеджеры по продуктам
Как использовать LangGraph MCP?
Шаг 1: Установите с помощью pip install langgraph-mcp
Шаг 2: Настройте учетные данные провайдера LLM в конфигурационном файле
Шаг 3: Определите ваш рабочий процесс как ориентированный граф в JSON или Python
Шаг 4: Используйте SDK на Python или CLI для загрузки и выполнения графа
Шаг 5: Просматривайте журналы выполнения в реальном времени и визуализируйте граф рабочего процесса
Шаг 6: Отлаживайте узлы, регулируйте параметры и улучшайте цепочку подсказок
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества LangGraph MCP
Основные функции
Представление цепочек подсказок в виде ориентированного графа
Многошаговая оркестрация LLM
Условное ветвление и циклы
Передача параметров между узлами
Визуализация рабочего процесса в реальном времени
CLI-инструменты и SDK на Python
Интеграция с несколькими провайдерами LLM
История выполнения и отладка
Преимущества
Модульные и повторно используемые рабочие процессы
Улучшенная отладка и прозрачность
Масштабируемая оркестрация AI-конвейеров
Быстрое создание прототипов LLM-приложений
Версионирование определения графов
Улучшение сотрудничества между командами
Основные Сценарии Использования и Приложения LangGraph MCP