ルーター、評価器、ハンドオフワークフローをMCPサーバー上で構成

ルーター、評価器、ハンドオフワークフローをMCPサーバー上で構成（mcp-agent使用）

ルーター、評価器-最適化器、オーケストレーターフローなどの構成可能なパターンを通じてLLMをMCPサーバーに接続し、サーバーのライフサイクルを手動で管理する必要がありません。

前提条件

Pythonランタイム、MCPサーバー、LLM APIキー、オプションで耐久性のあるワークフロー用のTemporal

インストール

環境に合ったアップストリームのインストールまたはセットアップパスを使用してください：

• uv init
• uv add "mcp-agent[openai]"
• uv run main.py
• uv add "mcp-agent"

アップストリームからの要件と注意事項：

• python
• Pythonプロジェクトの管理にはuvを使用することをお勧めします（uv init）。

基本的な使用法または入門メモ：

• 最小限の例

• async with app.run():

• ソース：https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent

• アップストリームドキュメントから抽出：https://raw.githubusercontent.com/lastmile-ai/mcp-agent/HEAD/README.md

ドキュメント

• https://docs.mcp-agent.com/

ソース

• Agent Skill Exchange