📌 MCP LangGraph Example

Este repositório contém um exemplo de integração entre MCP e LangGraph, utilizando LangChain e OpenAI.

📥 Clonando o projeto e instalando dependências

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-langgraph-example.git
   cd mcp-langgraph-example

2. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

   python -m venv .venv

3. Ative o ambiente virtual:

   • Windows:

     .venv\Scripts\activate

   • Linux/macOS:

     source .venv/bin/activate

4. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

📄 Configuração das Credenciais do Google Drive

Para o correto funcionamento do projeto, é necessário obter um arquivo de credenciais do Google Drive, pelo Google Cloud Console (https://console.cloud.google.com/) e colocá-lo na raiz do projeto com o nome:

credentials.json

🔑 Configuração do OpenAI

Crie um arquivo .env na raiz do projeto e adicione a chave da OpenAI:

OPENAI_API_KEY=sua-chave-aqui

🚀 Rodando o servidor

Com tudo configurado, inicie o servidor executando:

python server.py

Durante a execução, é necessário fazer login e autenticar com o Google.

🛠 Testando o agente

Com o servidor rodando, você pode testar enviando requisições via host_and_client.py:

python host_and_client.py

Teste à vontade com os prompts para mandar novas requisições ao agente! 😃

⚠️ Possíveis Problemas na Instalação

Caso o requirements.txt não instale corretamente as dependências, tente instalar manualmente com:

pip install langchain-mcp-adapters langgraph langchain-openai

Se precisar de ajuda, só entrar em contato! 🚀