💡 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）

リポジトリをクローン

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

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

.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

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）

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"}'

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！
スター・フォローも励みになります🙏