FastAPI × LangGraph/ADK × MCPでAIエージェントをAPI化してみた（初心者向けコード付き）

💡 本記事を読むとできるようになること

• LangGraph or ADK で作ったAIエージェントを
• MCPサーバー経由で使えるようにして
• FastAPI 経由で呼び出し可能なAPIとして外部提供！

自然言語でリクエストを投げると、AIエージェントが裏で処理して結果を返してくれる仕組みを構築できます。

はじめに

最近、LangGraphやGoogleのAgent Development Kit（ADK）を触ってましたが、MCPサーバーとの連携例がなかなかなくて動かし方にめっちゃ苦労しました。

そこで本記事では、以下の構成で「自然言語で指示を受けて処理するAIエージェントAPI」をゼロから立ち上げられるコードを紹介します！

🔧 使ってる技術

• Python 3.12+
• LangGraph（LangChain製のエージェント実行フレームワーク）
• Google Agent Development Kit（ADK）
• MCP（Model Context Protocol）サーバー
• FastAPI（エージェントをAPI化）

📁 構成とリポジトリ

以下のリポジトリに、各構成要素をディレクトリ単位で整理しています。
詳細はGithubをご参考ください。

📦 GitHub: Kewton/adk-mcp-starter

├── sample-mcp-server # MCPサーバー本体
├── sample-adk-agent # ADKエージェント（* 今回は使用しない）
├── sample-langGraph-agent # LangGraphエージェント（* 今回は使用しない）
└── sample-fast-api # FastAPIラッパー

🚀 セットアップ手順（超ざっくり）

1. リポジトリをクローン

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

2. 各モジュールのセットアップ
   mcp-server
   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
   

   ADK-AgentとLangGraph-AgentをラッピングするFastAPI
   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. .env ファイルを用意（APIキーやSSE URLを設定）
   例：
   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
   

4. それぞれ起動していく
   MCPサーバー

   cd sample-mcp-server
   source venv/bin/activate
   python main.py
   

   FastAPIサーバー

   cd sample-fast-api
   source venv/bin/activate
   uvicorn app.main:app --reload
   

APIを叩いてみる（curlでOK）

1. LangGraphエージェント経由で実行

   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Markdownに変換して"}'
   

2. ADKエージェント経由で実行

   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Markdownに変換して"}'
   

👀 最後に

LangGraph や ADK に興味あるけど「実行できるコードがない…」という人の参考になれば嬉しいです！
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