LibreChatはオープンソースでセルフホストできるChatGPTクローンです。先日MCP（Model Context Protocol）クライアントとしてツールを呼び出せる機能も実装されました。

▲MCPの公式ページにも掲載されています。ちなみに掲載はとても早く、LibreChatのMCP対応版v0.7.6がリリースされるよりも前に（対応がmainブランチにマージされてからすぐ）掲載されていました。

LibreChatのMCPクライアントとして、すでに公開されているMCPサーバを設定することで、簡単にMCPを体験できます。早速使ってみましょう。

LibreChatの環境構築

まずLibreChatをcloneして、v0.7.6以上のバージョンにチェックアウトします。

$ git checkout v0.7.6

今回はMCPサーバのうち、everythingというサンプル実装を使います。

librechat.yamlを下記のように記述します。

librechat.yaml

version: 1.2.0

cache: true

# https://github.com/danny-avila/LibreChat/pull/5015
mcpServers:
  everything:
    command: npx
    args:
      - -y
      - "@modelcontextprotocol/server-everything"

docker-compose.override.yamlで、設定ファイルのyamlを読み込むように設定します。なおdeploy-compose.yamlの方を使う場合はこの変更は必要ありません。

docker-compose.override.yaml

services:
  api:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.multi
      target: api-build
    restart: 'no'
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - type: bind
        source: ./librechat.yaml
        target: /app/librechat.yaml

.envにOPENAI_API_KEYなどをセットしておきます。

準備ができたら起動します。

$ docker compose pull
$ docker compose up --build

http://localhost:3080 でLibreChatにアクセスできます。

LibreChatでMCPを利用するには、LibreChatにv0.7.6から導入されたAgents機能を使います。.envやlibrechat.yamlでエンドポイントメニューを管理している場合、agentsが出るように設定しておきましょう。

LibreChatでMCPを呼んでみる

LibreChatの画面が表示されたら、エンドポイントメニュー（画面上部）で「Agents」を選択します。

適当なエージェントを作成します。

「ツールを追加」から、everythingのツールを追加します。ここでは、2つの数値を足し算する「add」を選択しました。

これで準備は完了です。あとはエージェントに対して、適当なプロンプトを投げて実行できます。

実行結果から、everythingをツールとして使ったことが分かります。

まとめ

LibreChatをクライアントとして、MCPでツールを使うことができました。

MCPが今後発展していくかどうかは、まだ分かりません。MCPの公式リポジトリには様々なサーバの実装が公開されていますが、LibreChatの作者には標準入出力を利用するサーバ実装が多い点が指摘されており、まだ課題のある技術であることが分かります。
MCPが今後どうなるかは、MCP自体の発展だけでなく、周辺のツールやサービスがどのように追従するかが重要だと思います。今後もLibreChatのようなMCP周辺ツールの動向が気になります。