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[Tag:] LangChain

The role of MessagesPlaceholder in LangChain.js

The role of MessagesPlaceholder in LangChain.js

The MessagesPlaceHolder in LangChain.js plays a crucial role in enabling dynamic and flexible construction of chat prompts by acting as a placeholder for a list of messages within a ChatPromptTemplate. Its primary functions are Dynamic Message Insertion It allows you to inject a list of BaseMessage objects (like HumanMessage, AIMessage, SystemMessage, etc) into a specific position within your chat prompt template during runtime. This is particularly useful for managing chat history, where the list of past messages needs to be…

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MCP(Model Context Protocol) Deep Dive

MCP(Model Context Protocol) Deep Dive

요즘 AI 개발에 대해 얘기하자면 MCP를 빼놓고 얘기할 수 없다. LLM이 나오면서 AI가 모든 것을 바꿔 버릴 것이라는 우려가 있었지만 막상 Chatbot수준의 정보를 얻는 것 말고는 활용 가치가 그리 크지 않았다. 하지만 Antropic에서 MCP규격(2024.11)을 내 놓으면서 기류는 크게 바뀌었다. LLM이 인공지능 즉, 두뇌 역할을 담당했다면 MCP는 이 두뇌에 팔과 다리를 달아주었기 때문이다. 결국 사람이 AI에게 말을 건네면 AI는 그 말를 이해하고 실제 도움이 되는 행동을 할 수 있게 된 셈이다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지 규격(Specification)위주로 간략하게 설명하고 Langchain MCP Adapter와…

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Learning LangChain

Learning LangChain

최근들어 AI의 흐름은 LLM이라는 거대 언어모델 개발을 지나 LLM을 활용하여 실용적인 소프트웨어를 개발하는 단계로 넘어가는 것 같다. 그 대표적인 예가 MCP(Model Context Protocol)과 A2A(Agent to Agent)가 아닐까 싶다. MCP에 관심을 갖게 되면서 관련 기술을 찾아 보던 차에 “Learning LangChain”이라는 올 해(2025)에 나온 따끈따끈한 책이 눈에 띄어 조금씩 시간을 내어 읽기 시작했는데 오늘 그 마지막 페이지를 넘겼다. OpenAI, Google, Antropic, Meta, DeepSeek등에서 각사의 LLM을 소개하고 사용할 수 있도록 웹기반 API를 제공하고 있다. 이들 LLM 이용하여 A.I. 어플리케이션을 개발하고 싶다면 이들이 제공하는…

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