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# LangGraph

> 将 BeeOS MCP 工具加载到 LangGraph，或从图节点调用持久 BeeOS OpenAPI 任务。

BeeOS 作为模型可选工具时使用 MCP；由图负责创建任务、重试、取消和状态转换时使用 OpenAPI。

## 在图中加载 MCP 工具

```bash theme={null}
pip install langgraph langchain-mcp-adapters
```

加载远程 Streamable HTTP Server：

```python theme={null}
import os

from langchain.agents import create_agent
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient


async def build_agent():
    agent_id = os.environ["BEEOS_AGENT_ID"]
    client = MultiServerMCPClient(
        {
            "beeos": {
                "transport": "http",
                "url": f"https://mcp.beeos.ai/{agent_id}/mcp",
                "headers": {
                    "Authorization": f"Bearer {os.environ['BEEOS_API_KEY']}"
                },
            }
        }
    )
    tools = await client.get_tools()
    return create_agent(os.environ["LLM_MODEL"], tools)
```

在图状态或系统提示词中加入明确权限策略。不要让通用研究图默认获得在真实手机上发消息、购买或修改账户的权限。

## 持久 OpenAPI 节点

长任务应从普通异步节点创建 BeeOS task，并把 `taskId` 存入图状态。后续节点轮询，或由 webhook 恢复图。这样 LangGraph checkpoint 与 BeeOS task 持久性可以协作，而不是一直占用一个 MCP 请求。

```python theme={null}
import os
import httpx


async def create_beeos_task(state: dict) -> dict:
    headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['BEEOS_API_KEY']}"}
    body = {
        "message": state["phone_task"],
        "idempotency_key": state["run_id"],
    }
    async with httpx.AsyncClient(base_url="https://openapi.beeos.ai") as client:
        response = await client.post(
            f"/api/v1/agents/{state['agent_id']}/tasks",
            headers=headers,
            json=body,
        )
        response.raise_for_status()
        return {"beeos_task": response.json()}
```

生产使用前请在[调用 Agent](/zh/guides/calling-agents)确认当前请求 schema，也可用生成的 BeeOS SDK 替代原始 HTTP。

参见 [LangChain MCP 官方文档](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/mcp)和[选择协议](/zh/guides/choosing-a-protocol)。