MCPクライアント開発におすすめのPythonライブラリ【2025年版】

2025.06.16

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AIエージェントや外部ツール連携の新潮流として注目されるMCP（Model Context Protocol）。PythonでMCPクライアントを実装する際に役立つおすすめライブラリや実装例、周辺ツールをまとめました。MCPクライアント開発を検討している方はぜひ参考にしてください。

MCPとは？
Pythonで使えるMCPクライアント向けライブラリ
MCPクライアントの実装例（Python）
- シンプルなMCPクライアント（公式SDK利用）
MCPクライアント開発のポイント
まとめ

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつ標準的にやり取りするためのプロトコルです。AIエージェントが外部の計算機能やデータベース、APIなどを柔軟に活用できるため、AIアプリケーションの拡張性と安全性が大きく向上します。

Pythonで使えるMCPクライアント向けライブラリ

1. mcp（公式Python SDK）

MCPの公式Python実装。クライアント・サーバー両方に対応し、MCP仕様に準拠した通信・ツール呼び出し・リソース管理が可能です。
標準入出力（stdio）、SSE、HTTPなどのトランスポートをサポート。
Claude Desktopや各種AIエージェントとの連携も容易。
インストール例:textpip install "mcp[cli]"
ドキュメントやサンプルも充実しており、MCPクライアントの実装が非常に簡単です。

2. FastMCP

mcpパッケージ内のfastmcpモジュールは、シンプルかつ高速にMCPサーバー・クライアントを構築できます。
標準入出力経由でのサーバー起動やクライアント接続が簡単に書けます。

3. dolphin-mcp

複数のMCPサーバーや様々なAIモデルとブリッジ接続できる多機能クライアント。
CLIやPythonライブラリとして利用可能で、柔軟なツール統合・リソース管理が可能です。
インストール例:textpip install dolphin-mcp
複数サーバーの同時接続やリアルタイムツール呼び出しに強みがあります。

4. mcpomni-connect

複数プロトコル・AIモデル・ツールを統合管理できるCLIクライアント。
シンプルなコマンドでMCPサーバーと連携し、直感的な操作性が魅力です。
インストール例:textpip install mcpomni-connect
複雑な統合や多様なAIワークフローにおすすめ。

5. langchain_mcp_adapters

LangChainやLangGraphとMCPサーバーを連携するためのアダプター。
LLMエージェントからMCP経由で外部ツールを呼び出す用途に最適です。

MCPクライアントの実装例（Python）

シンプルなMCPクライアント（公式SDK利用）

import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParameters
from mcp import ClientSession

async def main():
    server_params = StdioServerParameters(command="python", args=["mini_server.py"])
    async with stdio_client(server_params) as (read_stream, write_stream):
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool("hello_world", {"name": "MCP"})
            print("Tool result:", result.content)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

この例では、標準入出力経由でMCPサーバーに接続し、hello_worldツールを呼び出しています。