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mcp-agent

mcp-agentは、lastmile-aiが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: lastmile-ai/mcp-agent)。GitHubスターは8,570、フォークは893で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年1月25日です。

Simple workflow patterns for building effective agents on MCP.

★ 8.6k スター⑂ 893 フォークApache-2.0更新 2026年1月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
lastmile-ai/mcp-agent
GitHubスター
8,570
フォーク
893
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年1月25日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a use case

    Start with one concrete task rather than a grand architecture.

  2. Fetch the source

    Clone the repo and check the examples folder for a quickstart.

  3. Configure it

    Install packages, set environment variables, and point it at your model.

  4. Run and iterate

    Execute the demo workflow, then adapt it to your own data.

// 機能

選ばれる理由

Workflow patterns

Chains, routers, and orchestrators.

MCP-native

Tools come through the protocol.

Lightweight

Patterns, not a heavy framework.

Python-first

Fits Python agent codebases.

Pragmatic docs

Focused on what works.

Apache-2.0

Open and commercially friendly.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 - Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent.git
    cd mcp-agent
  2. Step 2 - Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 - Run an example

    Treat these as starting points - the README documents the exact commands.

    python examples/quickstart.py
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains this project?

lastmile-ai/mcp-agent is its home on GitHub, with 893 forks so far. The contributors tab and recent commits show how actively it is maintained.

Is mcp-agent free to use?

Yes - it is Apache-2.0 licensed, so it is free for commercial use with attribution.

Do I need a paid API to use it?

The code is free; you bring your own model provider, which may be a paid API or a local model.

How does it compare to bigger frameworks?

mcp-agent is deliberately small - patterns over platform. If you outgrow it, graduate to a full framework; if you value simplicity, it may be all you need.

How do I get started?

Follow the README quickstart, then browse the examples directory for patterns that match what you want to build.

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