Um agente ReAct real e executável em ~30 linhas que chama 9 varejistas em 9 países através do Protocolo de Contexto do Modelo

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Crie um agente de comparação de preços LangChain com BuyWhere MCP

Toda vez que quero comprar um laptop, um par de fones de ouvido ou um aspirador, abro cinco abas — Amazon, Shopee, Best Buy, Lazada, Apple Store — e copio e colo os preços em uma planilha. Então, eu construí um agente ReAct em LangChain que faz isso por mim. Ele roda em 30 linhas, expande uma consulta para 9 varejistas em 9 países e retorna o preço mais barato em tempo real.

Veja como configurá-lo.

O que estamos construindo

Um create_react_agent LangChain que usa BuyWhere como um servidor de ferramentas MCP. O agente pode responder perguntas como:

• "Qual é o laptop de 14 polegadas mais barato abaixo de SGD 1.500 em Cingapura agora?"
• "Compare os preços do Sony WH-1000XM5 nos EUA, SG e Japão."
• "Onde posso comprar um iPhone 17 com USB-C, em estoque hoje, na Malásia?"

O agente usa o Claude da Anthropic como modelo de raciocínio, chama ferramentas BuyWhere MCP e retorna uma resposta estruturada com comerciante, preço, moeda e um link direto para a listagem.

Pré-requisitos

• Python 3.10+
• Uma chave de API BuyWhere (grátis) — solicite uma aqui
• Uma chave de API Anthropic para Claude
• Node.js 18+ (o servidor MCP roda via npx)

Instalação

pip install langchain langchain-anthropic langchain-mcp-adapters langgraph mcp

O pacote langchain-mcp-adapters é a ponte oficial LangChain para servidores MCP. Ele envolve qualquer servidor MCP baseado em stdio como uma lista de objetos BaseTool do LangChain, que é exatamente o que create_react_agent deseja.

O agente completo (30 linhas)

import asyncio
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

BUYWHERE_API_KEY = "sk-buywhere-your-key"  # de buywhere.ai/api-keys
ANTHROPIC_API_KEY = "sk-ant-your-key"

async def main():
    # 1. Conectar ao servidor BuyWhere MCP (transporte stdio)
    client = MultiServerMCPClient({
        "buywhere": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
            "env": {"BUYWHERE_API_KEY": BUYWHERE_API_KEY},
            "transport": "stdio",
        }
    })

    # 2. Carregar ferramentas MCP como objetos BaseTool do LangChain
    tools = await client.get_tools()
    print(f"Carregado {len(tools)} ferramentas BuyWhere: {[t.name for t in tools]}")
    # Carregado 4 ferramentas BuyWhere: ['search_prices', 'compare_product', 'list_cheapest', 'get_product']

    # 3. Construir um agente ReAct com suporte a Claude
    model = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6", api_key=ANTHROPIC_API_KEY)
    agent = create_react_agent(model, tools)

    # 4. Perguntar
    response = await agent.ainvoke({
        "messages": [("user",
            "Qual'o laptop de 14 polegadas mais barato abaixo de SGD 1500 em Cingapura agora? "
            "Mostre-me os 3 principais com comerciante, preço e um link."
        )]
    })
    print(response["messages"][-1].content)

asyncio.run(main())

Tha