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https://github.com/langbot-app/LangBot.git
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* 重构文档结构:移除 docs 目录,调整文件组织结构 * Reorder "插件 SDK API" section in docs.json * Refactor and clarify various documentation sections * Refine warnings and info boxes across multiple docs * Refactor and simplify Japanese documentation content * Update package.json to include mintlify as a dependency and add pnpm-lock.yaml for dependency management * Update blog link and add description in docs.json --------- Co-authored-by: Junyan Chin <[email protected]>
--- title: "MCPサーバーの使用" --- LangBotはMCPサーバーをサポートしています。MCPサーバーを追加して、大規模言語モデルのツール呼び出し機能を活用し、LLMリクエストをより適切に処理できます。 <Info title="- MCP サービスは HTTP Streamable、SSE および stdio モードをサポートしています。"> - MCPサーバーの推奨取得チャネル: [Composio MCP](https://mcp.composio.dev/) </Info> ## モデルのFunction Callingを有効化 画像に示すように、モデルの`Function Calling`機能を有効にします。 <img width="400px" src="/images/zh/deploy/mcp/mcp_01.png" alt="enable function call" /> ## MCPサーバーの作成 `プラグイン管理`をクリックしてから`MCP管理`をクリックします: <img width="1000px" src="/images/zh/deploy/mcp/mcp02.png" alt="server page" /> 右上の`追加`をクリックしてから`MCPサーバーを作成`をクリックします。 <img width="400px" src="/images/zh/deploy/mcp/mcp03.png" alt="create new mcp server" /> 例えば、Fetch HTMLサーバーを使用するには、対応するURLを入力し、`テスト`をクリックしてMCPサーバーをテストし、`送信`をクリックしてサーバーを追加します。 追加後、カードのスイッチをクリックしてMCPサーバーに接続します。カードをクリックしてMCPサーバーの詳細を表示します: <img width="400px" src="/images/zh/deploy/mcp/mcp05.png" alt="detailed server" /> ## 効果 パイプライン設定で`Local Agent`をランナーとして選択し、function callingをサポートするモデルを使用する必要があります。 <img width="1000px" src="/images/zh/deploy/mcp/mcp04.png" alt="dialog with mcp" />