ADK-MCP Integration Sample

• このリポジトリは、Agent Development Kit(ADK)とMCPサーバーを連携させたサンプルアプリケーションです。
• また、LangGraphとMCPサーバーを連携させたサンプルアプリケーションも用意しています。
• 自然言語で入力されたリクエストをMCPサーバーに送信し、AIエージェントがタスクを処理する流れを構築しています。

🚀 概要

• ADK-MCP

  • ADK を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
  • リクエストは MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
  • 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします

  graph LR
      ADK[Agent Development Kit] --> MCP[MCP Server<br>SSE]
      MCP --> tool_1
      MCP --> tool_2
      MCP --> tool_3
  

  Loading

• LangGraph-MCP

  • LangGraph を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
  • リクエストは MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
  • 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします

  graph LR
      Graph[LangGraph] --> MCP[MCP Server<br>SSE]
      MCP --> tool_1
      MCP --> tool_2
      MCP --> tool_3
  

  Loading

• FastAPI-(ADK/LangGraph)-MCP

  • RestAPI を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
  • リクエストは ADKもしくはLangGraphで構築したエージェントに渡されたあと、 MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
  • 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします

  graph LR
      user --> FastAPI
      FastAPI --> Graph[LangGraph]
      FastAPI --> ADK[Agent Development Kit]
      Graph --> MCP[MCP Server<br>SSE]
      ADK --> MCP
      MCP --> tool_1
      MCP --> tool_2
      MCP --> tool_3
  

  Loading

🛠 使用技術

• Python 3.12+
• Google Agent Development Kit
• MCP
• LangGraph

📦 セットアップ

1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/Kewton/adk-mcp-starter.git
cd mcp-gadk-sample

---

2. セットアップ

(1) mcp-serverのセットアップ

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-mcp-server
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

(2) ADK-Agentのセットアップ

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-adk-agent
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

(3) LangGraph-Agentのセットアップ

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-langGraph-agent
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

(4) ADK-AgentとLangGraph-AgentをラッピングするFastAPIのセットアップ

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-fast-api
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

---

3. ADK-Agentの実行と動作確認（ADK Web Server 経由）

(1) .env ファイルの作成

sample-mcp-server/.env

HOST=127.0.0.1
PORT=8001

sample-adk-agent/.env

SSE_SERVER_PARAMS_URL=http://localhost:8001/sse
MODEL=gemini-2.0-flash
GOOGLE_API_KEY=<your api key>

(2) MCP サーバーの起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-mcp-server
source venv/bin/activate

python main.py

(3) ADK Web Server の起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-adk-agent
source venv/bin/activate

adk web

起動後、「For local testing, access at http://...」と表示される URL にアクセスすると、ADK Web Server の GUI が起動します。

(4) AI エージェントに指示を送信

• 画面左上のドロップダウンから "sampleagent" を選択
• 右下の入力フィールドから自然言語で指示を送信 → MCP サーバー経由で実行され、結果が表示されます

4. ADK-Agentの実行と動作確認（直接実行）

3. ADK-Agentの実行と動作確認（ADK Web Server 経由）の(1)~(2)は共通です。

(3) ADK-Agent の起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-adk-agent
source venv/bin/activate

python adkagent.py

5. MCPサーバーを利用したLangGraphの実行と動作確認

(1) .env ファイルの作成

sample-mcp-server/.env

HOST=127.0.0.1
PORT=8001

sample-langGraph-agent/.env

SSE_SERVER_PARAMS_URL=http://localhost:8001/sse
OPENAI_API_KEY=<your api key>

(2) MCP サーバーの起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-mcp-server
source venv/bin/activate

python main.py

(3) LangGraph-Agent の起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-langGraph-agent
source venv/bin/activate

python graph.py

6. ADK-AgentとLangGraph-AgentをラッピングするFastAPIの実行

(1) .env ファイルの作成

sample-mcp-server/.env

HOST=127.0.0.1
PORT=8001

sample-fast-api/.env

OPENAI_API_KEY=<your api key>
GOOGLE_API_KEY=<your api key>
LOG_DIR=./log
LOG_LEVEL=INFO
SSE_SERVER_PARAMS_URL=http://localhost:8001/sse
ADK_AGENT_MODEL=gemini-2.0-flash
GRAPH_AGENT_MODEL=gpt-4o-mini

(2) MCP サーバーの起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-mcp-server
source venv/bin/activate

python main.py

(3) FastAPI の起動

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

cd sample-langGraph-agent
source venv/bin/activate

uvicorn app.main:app --reload

(4) 動作確認

ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。

# langGraph-Agentの実行
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/aiagent-api/v1/aiagent/graph" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "user_input": "https://github.com/Kewton/adk-mcp-starter の記事をマークダウン形式に変換して出力してください"
    }'

# ADK-Agentの実行
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/aiagent-api/v1/aiagent/adk" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "user_input": "https://github.com/Kewton/adk-mcp-starter の記事をマークダウン形式に変換して出力してください"
    }'