AIエージェントおよびMCPサーバーのLangflowをIBM Cloud Code Engineにデプロイする手順（25年10月現在）

Last updated at 2025-10-06Posted at 2025-10-06

概要

この文書では、IBM Cloud Code Engine上で、AIエージェント開発ツールおよびMCPサーバーのLangflowを動かすまでの手順を記したものになります。Langflowには、watsonx.aiと連携するためのコンポーネントがあり、開発元のDatastax社は、IBM傘下のため、IBMクラウドやIBM製のサーバー、ソフトウェアを使う人や企業、教育機関にとっては注目のAIエージェントおよびMCPサーバーの構築および運用ツールと言えるでしょう。
Langflowは、MITライセンスのオープンソースソフトウェアなので、サポートやロードマップに不満があれば、フォークして独自に発展させ、商用展開することも可能です。

Langflowの競合のFlowiseをIBM Cloud Code Engineにデプロイすることついては、「Supabaseを用いたRAGをIBM Cloud CodeEngineでセルフホストするまで」をご覧ください。Flowiseにも、watsonxとの連携コンポーネントが備わっています。

IBM Cloud Code Engine を使う理由

IBM Cloud Code Engineは、Knativeベースのサーバーレスプラットフォームで、機能の１つとして、コンテナイメージをデプロイして運用することができます。
したがって、Langflowの場合も、コンテナイメージとして、下記を使います。

docker.io/langflowai/langflow:latest

IBM Coud Code Engineでは、Docker HUb上のコンテナイメージを上記のように表現するだけであって、下記を意味しています。
https://hub.docker.com/r/langflowai/langflow

準備

Langflowの環境変数

Langflowの公式ドキュメントの「Develop」の下の「Environment variables」を確認します。LangflowをIBM Cloud Code Engineにデプロイするにあたり、次の環境変数を設定するものとします。

LANGFLOW_AUTO_LOGIN=
LANGFLOW_AUTO_SAVING=
LANGFLOW_SUPERUSER=
LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD=

設定例

LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false
LANGFLOW_AUTO_SAVING=true
LANGFLOW_SUPERUSER=administrator
LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD=G4Lt_+X+fhy2$G5

IBM Cloud Code Engineにデプロイ

IBM CloudのCatalogから、Code Engineを探し、Code Engineのパネルをクリックしましょう。

「Start creating」をクリックします。

下図のように「プロジェクト」を選ぶことが出来ない場合は、「Create project +」をクリックしましょう。

「Component type」として、「Application」を選びます。

「Name」はアプリケーション名です。英数字を使いましょう。

「Code」では、「Use an existing container image」を選びます。

「Image reference」には、下記を入力します。

docker.io/langflowai/langflow:latest

このようになります。

「Resources & scaling」の「Instance resources」では、「CPU and memory」の最小構成は、「1vCPU / 2GB」で動きます。予算が許せば、「2vCPU / 4GB」以上が良いですね。

「Autoscaling - instance scaling range」は、「Min number of instances」を１にします。「Min number of instances」を0にすると、Langflowで作成したワークフローが消えてしまいます。
試しに使ってみるだけであれば、「Min number of instances」を0にしても構いません。
「Max number of instances」は1以上であれば良いです。スケールする場合は、2 以上にしておきましょう。

「Domain mappings」を、Publicにします。これで、外部からアクセスできます。

「Optional settings」の「Environment variables」をクリックします。「Add」をクリックして、下図のようになるように、準備しておいた環境変数を追加してください。

「Optional settings」の「Image start options」をクリックします。
「Listening port」に、7860 を入力します。ポート7860は、Langflowを起動する際の標準使用のポート番号です。

画面右側の「Summary」に表示されている、「Create」をクリックします。

Langflowの起動

ここまでの設定により、1分かからずに起動するはずです。下図のようになれば起動したことになります。

Langflowにアクセス

画面右上の「Test application」をクリックします。

「Application URL」をクリックします。

.appdomain.cloud が含まれるFQDNが、URLとして表示され、Lnagflowのログイン画面が表示されます。

環境変数として「LANGFLOW_AUTO_LOGIN」と「LANGFLOW_SUPERUSER」と「LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD」を起動時に指定しましたので、ログイン画面が表示されています。
ログインに用いる「Username」と「Password」は、環境変数の「LANGFLOW_SUPERUSER」と「LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD」の値になります。