私は普段、複数の AI モデルを組み合わせた業務自動化システムを構築しています。LangGraph と MCP（Model Context Protocol）を組み合わせると、まるでオーケストラのように複数のエージェントを協調させることができます。本記事では、API 経験がまったくない初心者の方でも、ステップ・バイ・ステップで本番品質のシステムを構築できるよう、丁寧に解説します。
1. なぜ HolySheep AI を選ぶのか
まず、LLM の API を提供している 今すぐ登録 で始められる HolySheep AI をご紹介します。HolySheep AI は、OpenAI・Anthropic・Google・DeepSeek などの主要モデルを 1 つの API キーで利用できるマルチモデル対応のプラットフォームです。
- 為替レート：1 ドル = 1 元（中国元）。公式の 1 ドル = 7.3 元と比べると 85% 以上お得です。
- 支払い方法：WeChat Pay・Alipay に対応しており、中国本土のユーザーでも簡単に決済できます。
- レイテンシ：50 ミリ秒未満の低遅延で、リアルタイム性が求められるエージェント間通信に最適です。
- 無料クレジット：新規登録で無料クレジットが付与されます。
2. 2026 年の主要モデル出力価格
| モデル | 出力価格 (/MTok) | 1 トークンあたり | セント換算 (/トークン) |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $0.000008 | 0.0008¢ |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $0.000015 | 0.0015¢ |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $0.0000025 | 0.00025¢ |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $0.00000042 | 0.000042¢ |
※ MTok は 100 万トークンあたりの価格です。1 トークンはおおよそ 1 文字以下なので、長文処理でも安心して使えます。
3. 開発環境の準備
必要なものをインストールします。ターミナル（Windows の場合は PowerShell、macOS の場合はターミナル.app）を開いて、次のコマンドを順番に実行してください。
# Python 3.10 以上が必要です
python --version
プロジェクトのディレクトリ作成
mkdir langgraph-project
cd langgraph-project
仮想環境の作成
python -m venv venv
仮想環境の有効化
macOS / Linux の場合:
source venv/bin/activate
Windows の場合:
venv\Scripts\activate
必要なパッケージのインストール
pip install langgraph langchain-openai langchain-mcp-adapters python-dotenv requests
インストールが完了したら、プロジェクトのルートに .env という名前のファイルを作成し、次のように API キーを保存します。
YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY=sk-hs-ここに自分のキーを貼り付ける
※ キーは HolySheep AI のダッシュボードから取得できます。絶対に他人に見せないでください。GitHub に公開するときは必ず .env を .gitignore に追加しましょう。
4. 最初のエージェントを作る
まずは、最もシンプルなエージェントを作ってみましょう。agent_basic.py という名前でファイルを作成し、次のコードを入力してください。
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START,