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.

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"
    }'