AI Agent 框架横向评测：LangChain、LangGraph、n8n、Dify、CrewAI、Coze 的 MCP 集成能力对比

评测背景

MCP 已成为 Agent 连接工具与数据源的标准接口。本文面向"要接 MCP、要搭 Agent"的开发者与团队，横向对比 6 款主流框架。

代表工具对比表

注：以上为各框架官方定位与平台收录数据的整理，具体 MCP 接入方式与版本差异以各官方文档实时页面为准。

关键维度解读

• 可控性：LangGraph 对有状态图结构控制最细；LangChain 灵活但需要更深的工程能力。
• 上手速度：Coze、Dify 无代码即可接入 MCP 工具，落地最快。
• 工程化：LangChain / LangGraph 生态最完整，适合需要深度定制与长期演进的核心系统。
• 自动化：n8n 擅长把 MCP 工具嵌进日常业务工作流。

选型建议

• 需要深度定制 Agent 核心系统：LangChain + LangGraph 组合。
• 需要快速上线知识库 / Agent 应用：Dify。
• 需要无代码快速搭建并验证：Coze。
• 需要把 Agent 嵌入业务流程自动化：n8n。
• 需要多智能体角色协作：CrewAI。

适用人群

• 开发者 / 工程师：LangChain、LangGraph
• 产品 / 业务 / 运营：Dify、n8n、Coze
• 评估标准：可控性、上手速度、生态完整度、成本

避坑提醒

• MCP 工具数量爆发但质量参差，先验证 Server 稳定性与鉴权再接入生产。
• 框架版本迭代快，优先锁定官方长期支持版本。
• 不要一上来就多 Agent 化，先单 Agent + MCP 打通闭环再扩展。

参考来源

• LangGraph 文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph
• n8n：https://n8n.io
• Dify：https://dify.ai
• CrewAI：https://www.crewai.com
• Coze：https://www.coze.com