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Adk Mcp Starter
What is Adk Mcp Starter
adk-mcp-starter is a sample application that integrates the Google Agent Development Kit (ADK) with the Model Context Protocol (MCP) server, allowing natural language requests to be processed by AI agents.
Use cases
Use cases include building conversational agents, automating customer support tasks, and creating interactive voice response systems that respond to user inquiries in natural language.
How to use
To use adk-mcp-starter, clone the repository, set up the MCP server and ADK agent by following the setup instructions provided in the README, and then send natural language requests through the configured interfaces.
Key features
Key features include integration with ADK and MCP, support for natural language processing, and the ability to route requests to various AI agents for task execution.
Where to use
adk-mcp-starter can be used in fields such as AI development, natural language processing applications, and any domain requiring intelligent task automation through voice or text commands.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Overview
What is Adk Mcp Starter
adk-mcp-starter is a sample application that integrates the Google Agent Development Kit (ADK) with the Model Context Protocol (MCP) server, allowing natural language requests to be processed by AI agents.
Use cases
Use cases include building conversational agents, automating customer support tasks, and creating interactive voice response systems that respond to user inquiries in natural language.
How to use
To use adk-mcp-starter, clone the repository, set up the MCP server and ADK agent by following the setup instructions provided in the README, and then send natural language requests through the configured interfaces.
Key features
Key features include integration with ADK and MCP, support for natural language processing, and the ability to route requests to various AI agents for task execution.
Where to use
adk-mcp-starter can be used in fields such as AI development, natural language processing applications, and any domain requiring intelligent task automation through voice or text commands.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Content
ADK-MCP Integration Sample
- このリポジトリは、Agent Development Kit(ADK)とMCPサーバーを連携させたサンプルアプリケーションです。
- また、LangGraphとMCPサーバーを連携させたサンプルアプリケーションも用意しています。
- 自然言語で入力されたリクエストをMCPサーバーに送信し、AIエージェントがタスクを処理する流れを構築しています。
🚀 概要
-
ADK-MCP
- ADK を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
- リクエストは MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
- 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします
graph LR ADK[Agent Development Kit] --> MCP[MCP Server<br>SSE] MCP --> tool_1 MCP --> tool_2 MCP --> tool_3
-
LangGraph-MCP
- LangGraph を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
- リクエストは MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
- 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします
graph LR Graph[LangGraph] --> MCP[MCP Server<br>SSE] MCP --> tool_1 MCP --> tool_2 MCP --> tool_3
-
FastAPI-(ADK/LangGraph)-MCP
- RestAPI を通じて、ユーザーの自然言語リクエストを受け取ります
- リクエストは ADKもしくはLangGraphで構築したエージェントに渡されたあと、 MCP サーバーにルーティングされ、対応するエージェントへディスパッチされます
- 結果をユーザーに自然言語でフィードバックします
graph LR user --> FastAPI FastAPI --> Graph[LangGraph] FastAPI --> ADK[Agent Development Kit] Graph --> MCP[MCP Server<br>SSE] ADK --> MCP MCP --> tool_1 MCP --> tool_2 MCP --> tool_3
🛠 使用技術
- Python 3.12+
- Google Agent Development Kit
- MCP
- LangGraph
📦 セットアップ
1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Kewton/adk-mcp-starter.git
cd mcp-gadk-sample
2. セットアップ
(1) mcp-serverのセットアップ
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
(2) ADK-Agentのセットアップ
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-adk-agent
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
(3) LangGraph-Agentのセットアップ
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-langGraph-agent
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
(4) ADK-AgentとLangGraph-AgentをラッピングするFastAPIのセットアップ
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
3. ADK-Agentの実行と動作確認(ADK Web Server 経由)
(1) .env
ファイルの作成
sample-mcp-server/.env
HOST=127.0.0.1 PORT=8001
sample-adk-agent/.env
SSE_SERVER_PARAMS_URL=http://localhost:8001/sse MODEL=gemini-2.0-flash GOOGLE_API_KEY=<your api key>
(2) MCP サーバーの起動
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
source venv/bin/activate
python main.py
(3) ADK Web Server の起動
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-adk-agent
source venv/bin/activate
adk web
起動後、「For local testing, access at http://…」と表示される URL にアクセスすると、ADK Web Server の GUI が起動します。
(4) AI エージェントに指示を送信
- 画面左上のドロップダウンから
"sampleagent"
を選択 - 右下の入力フィールドから自然言語で指示を送信 → MCP サーバー経由で実行され、結果が表示されます
4. ADK-Agentの実行と動作確認(直接実行)
3. ADK-Agentの実行と動作確認(ADK Web Server 経由)の(1)~(2)は共通です。
(3) ADK-Agent の起動
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-adk-agent
source venv/bin/activate
python adkagent.py
5. MCPサーバーを利用したLangGraphの実行と動作確認
(1) .env
ファイルの作成
sample-mcp-server/.env
HOST=127.0.0.1 PORT=8001
sample-langGraph-agent/.env
SSE_SERVER_PARAMS_URL=http://localhost:8001/sse OPENAI_API_KEY=<your api key>
(2) MCP サーバーの起動
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
source venv/bin/activate
python main.py
(3) LangGraph-Agent の起動
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-langGraph-agent
source venv/bin/activate
python graph.py
6. ADK-AgentとLangGraph-AgentをラッピングするFastAPIの実行
(1) .env
ファイルの作成
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
(2) MCP サーバーの起動
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
source venv/bin/activate
python main.py
(3) FastAPI の起動
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
cd sample-langGraph-agent
source venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --reload
(4) 動作確認
ターミナルを起動して下記コマンドを実行します。
# langGraph-Agentの実行
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 の記事をマークダウン形式に変換して出力してください"
}'
# ADK-Agentの実行
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 の記事をマークダウン形式に変換して出力してください"
}'
Dev Tools Supporting MCP
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