LangChain + MCP 2026: подключаем поиск срезAI без лишнего стейта

В сентябре 2026 года LangChain представил радикальное обновление поддержки Model Context Protocol. Теперь протокол стал stateless, поддержка переехала в основной пакет langchain.mcp, а для управления инструментами используется FastMCP. Это делает архитектуру агентов проще и надежнее: больше не нужно управлять сессиями или хранить состояние соединений на стороне сервера.

#Что изменилось в MCP 2026

• Stateless Core: Агенты больше не привязаны к конкретному экземпляру сервера через Session ID. Это позволяет горизонтально масштабировать поисковые ноды.
• Интеграция в Core: Больше не нужен адаптер langchain-mcp-adapters, достаточно установить langchain[mcp].
• Кэширование: Список инструментов (list_tools) кэшируется на стороне клиента, что снижает задержку первого ответа (TTFT).
• Элиситация (Elicitation): Встроенная поддержка прерываний (interrupts) для уточнения параметров поиска или подтверждения оплаты.

#Быстрый старт: Подключаем срезAI

Для работы нам понадобится Python 3.10+ и установленный пакет LangChain с поддержкой MCP. Мы будем использовать FastMCP для взаимодействия с поисковым сервером срезAI.

pip install -U "langchain[mcp]" srezai

Ниже приведен пример кода для инициализации агента с использованием stateless-адаптера. Мы подключаем инструмент web_search от срезAI, который открывает страницы полноценным браузером и выполняет JavaScript на стороне API, возвращая чистый Markdown.

import asyncio
from langchain.mcp import MCPAdapter
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent async def run_agent(): # Инициализируем адаптер для MCP-сервера срезAI # Кэширование включено по умолчанию для оптимизации запросов async with MCPAdapter("https://mcp.srezai.ru", cache=True) as adapter: # Получаем список инструментов (web_search, image_search, deep_research) tools = await adapter.list_tools() model = ChatOpenAI(model="gpt-4o") agent = create_react_agent(model, tools) inputs = {"messages": [("user", "Найди последние новости о Model Context Protocol за сентябрь 2026")]} async for event in agent.astream(inputs): print(event) if __name__ == "__main__": asyncio.run(run_agent())

#Использование прерываний (Elicitation)

Новый протокол позволяет серверу запрашивать дополнительные данные в процессе выполнения. Например, если инструмент verify_claim требует уточнения даты, агент поставит выполнение на паузу (interrupt), дождется ответа пользователя и продолжит работу без потери контекста.