MCPクライアント開発におすすめのPythonライブラリ【2025年版】

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？

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。

MCPクライアント開発のポイント

• 公式SDK（mcp）はドキュメント・サンプルが豊富で、初学者から実運用まで幅広く対応可能。
• 複数サーバーや高度な統合が必要な場合はdolphin-mcpやmcpomni-connectが便利。
• LangChainやLangGraphなどAIエージェント系フレームワークとの連携には専用アダプターを活用すると効率的。
• MCPサーバー側の実装もPythonで簡単に行えるため、クライアント・サーバー両方の開発がスムーズです。

まとめ

PythonでMCPクライアントを開発するなら、まずは公式SDK（mcp）を活用し、要件に応じてdolphin-mcpやmcpomni-connectなどの多機能クライアントも検討しましょう。AIエージェントや外部ツール連携の拡張性を最大限に活かせる、今注目の技術スタックです。