/ الدليل / الملعب / mcp-agent-langchainjs
← كل الخوادم ↗ GitHub
● رسمي Azure-Samples ⚡ فوري

mcp-agent-langchainjs

بواسطة Azure-Samples · Azure-Samples/mcp-agent-langchainjs

مرجع Azure الرسمي — وكيل LangChain.js بدون خادم يستخدم MCP لاستدعاء واجهة برمجية أداة لطلب الوجبات، قابل للنشر بالكامل عبر azd up.

هذا تطبيق مرجع من Azure Samples، وليس MCP موجه للمستخدمين النهائيين. يوضح كيفية بناء وكيل LangChain.js بدون خادم يدمج MCP لاستدعاءات الأدوات، مع النشر على Azure Static Web Apps + Functions + Cosmos DB. العرض التوضيحي هو مطعم برجر، لكن النمط ينطبق على أي وكيل يستخدم الأدوات تريده على Azure.

▶ شاهد العرض 📦 التثبيت 💡 حالات الاستخدام

لماذا تستخدمه

الميزات الأساسية

عرض مباشر

كيف يبدو في الممارسة

agent-langchainjs.replay ▶ جاهز
0/0

التثبيت

اختر العميل

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agent-langchainjs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-agent-langchainjs"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

افتح Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. أعد التشغيل بعد الحفظ.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "agent-langchainjs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-agent-langchainjs"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

يستخدم Cursor نفس مخطط mcpServers مثل Claude Desktop. إعدادات المشروع أولى من الإعدادات العامة.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "agent-langchainjs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-agent-langchainjs"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

انقر على أيقونة MCP Servers في شريط Cline الجانبي، ثم "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agent-langchainjs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-agent-langchainjs"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

نفس الصيغة مثل Claude Desktop. أعد تشغيل Windsurf لتطبيق التغييرات.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "agent-langchainjs",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-agent-langchainjs"
      ]
    }
  ]
}

يستخدم Continue مصفوفة من كائنات الخادم بدلاً من خريطة.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "agent-langchainjs": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "mcp-agent-langchainjs"
        ]
      }
    }
  }
}

أضف إلى context_servers. يعيد Zed التحميل تلقائيًا عند الحفظ.

claude mcp add agent-langchainjs -- npx -y mcp-agent-langchainjs

أمر من سطر واحد. تحقق باستخدام claude mcp list. احذف باستخدام claude mcp remove.

حالات الاستخدام

استخدامات عملية: mcp-agent-langchainjs

إطلاق وكيل بدون خادم على Azure مع استدعاءات أداة MCP

👤 مطورو Azure الذين يبنون ميزات الذكاء الاصطناعي ⏱ ~120 min advanced

متى تستخدمه: تريد نشر ميزة مدعومة بـ LLM على Azure وتحتاج إلى مرجع عملي للانقسام عنه.

المتطلبات الأساسية
  • اشتراك Azure — azure.microsoft.com — الطبقة المجانية تغطي التطوير
  • Azure Developer CLI — brew install azd أو مثبت Windows
الخطوات
  1. انقسام ونشر
    انسخ Azure-Samples/mcp-agent-langchainjs واشرح لي كيفية استخدام azd up للنشر على اشتراك Azure الخاص بي.✓ تم النسخ
    → عنوان URL Azure مباشر + Functions + Cosmos مزود
  2. استبدل أداة العرض التوضيحي
    استبدل MCP لطلب الوجبات برمز MCP مخصص لمجالي (مثلاً حجز المواعيد). اعرض لي التوصيل.✓ تم النسخ
    → فرق الكود + أداة مخصصة عاملة
  3. تخصيص واجهة المستخدم
    العينة لديها واجهة دردشة؛ خصص العلامة التجارية/الألوان ورسالة الترحيب.✓ تم النسخ
    → تطبيق منسق

النتيجة: وكيل مستضاف على Azure قابل للشحن مشتق من عينة معتمدة.

المزالق
  • Azure OpenAI على المستوى المجاني له حد منخفض — وفر موردك الخاص بـ OpenAI في منطقة لديها سعة؛ عين نقطة النهاية في البيئة
  • لا يتعامل Ollama المحلي مع استدعاءات الأدوات المعقدة بشكل جيد — استخدم نموذج سحابي (GPT-4o-mini، إلخ) للتطوير الذي يتضمن استدعاءات أدوات متعددة الخطوات

تعلم نمط تكامل MCP + LangChain.js

👤 المطورون الجدد في MCP ⏱ ~60 min intermediate

متى تستخدمه: أنت تقيّم MCP وتريد أن ترى كيف يندمج في نظام بيئة LangChain.js.

الخطوات
  1. اقرأ الكود
    لخص كيف تربط هذه المستودع MCP بوكلاء LangChain.js. ما نقطة التكامل الرئيسية؟✓ تم النسخ
    → شرح المعمارية
  2. شغل محليًا
    شغله في Codespaces. مارس تدفق طلب الوجبات. لاحظ استدعاءات أداة MCP في السجلات.✓ تم النسخ
    → تشغيل محلي عامل + تتبعات استدعاء الأداة

النتيجة: فهم عملي للنمط قبل بناء نمطك الخاص.

التركيبات

اجمعها مع خوادم MCP أخرى لتحقيق نتائج x10

agent-langchainjs + github

CI/CD العينة إلى انقسام الخاص بك

انسخ المستودع، وإعداد GitHub Actions للنشر عبر azd عند الدفع إلى main.✓ تم النسخ

الأدوات

ما يوفره هذا الـ MCP

الأداةالمدخلاتمتى تستدعيهاالتكلفة
(reference app — not a callable MCP) N/A هذا تطبيق نموذجي تنشره، وليس أداة يستدعيها Claude N/A

التكلفة والحدود

تكلفة التشغيل

حصة API
استهلاك Azure
الرموز لكل استدعاء
N/A — you're building the app, not calling it as a tool
التكلفة المالية
يختلف — رخيص على الطبقة المجانية للتطوير؛ تكاليف الإنتاج تعتمد على حركة المرور
نصيحة
استخدم تنبيهات تكاليف Azure في وقت مبكر. Cosmos DB يمكن أن يكون مكلفًا إذا تم توفيره بشكل خاطئ — احفظه على طبقة بدون خادم أثناء التطوير.

الأمان

الصلاحيات والأسرار ونطاق الأثر

تخزين بيانات الاعتماد: Azure Key Vault + الهوية المدارة (تم الإعداد بواسطة قوالب Bicep)
نقل البيانات الخارجي: بالكامل داخل اشتراك Azure الخاص بك + نقطة نهاية LLM المختارة

استكشاف الأخطاء

الأخطاء الشائعة وحلولها

azd up fails: no capacity in region

تختلف السعة في OpenAI حسب المنطقة. جرب eastus2 أو swedencentral أو francecentral.

Functions cold-start slowness

استخدم خطة Premium للإنتاج؛ الاستهلاك مناسب للتطوير لكن cold-starts يعطل الدردشات المبكرة.

MCP tool call not recognized

تأكد من أن ربط أداة LangChain.js يستخدم عميل MCP الذي تعده العينة. تحقق من الاستيرادات.

البدائل

mcp-agent-langchainjs مقابل البدائل

البديلمتى تستخدمهاالمقايضة
مبدئ Vercel AI SDKتفضل استضافة Vercel / Next.jsسحابة مختلفة؛ عينة أصغر
AWS Bedrock Agents + عينةأنت على AWSمكدس مختلف؛ وكلاء Bedrock ليست MCP-native

المزيد

الموارد

📖 اقرأ ملف README الرسمي على GitHub

🐙 تصفح القضايا المفتوحة

🔍 تصفح أكثر من 400 خادم MCP و Skills