Pydantic AI and Box MCP について
Pydantic AI エージェントを Box MCP サーバーで拡張する方法を実装したデモプロジェクトで、エージェントがポリシー分析のために Box のコンテンツにアクセスできます。
主な機能
- 01Pydantic AI エージェント統合
- 02Box MCP サーバー接続
- 03セキュアなコンテンツアクセス
- 04ポリシードキュメント分析
- 05ローカル MCP サーバーサポート
活用シーン
- 01組織のポリシードキュメント分析
- 02Box からファイルを抽出して分析
- 03エージェント経由でポリシーを照会
- 04MCP とエージェント統合の実装例
MCP 対応
プロジェクトは Pydantic AI エージェントが stdio MCP で Box MCP サーバーに接続し、Box に保存されたコンテンツにアクセスして分析する方法を示します。
詳細
Pydantic AI と Box MCP
このプロジェクトは、Box MCP サーバーを使用して Pydantic AI エージェントを Box 内のセキュアなコンテンツで拡張する方法を示すデモです。
これを実行するには、MCP サーバーのローカルコピーが必要です。そこの手順に従って、Box プラットフォームアプリをセットアップし、Box インスタンスに登録し、サーバーを設定してください。
このプロジェクトで実施する必要があることは、以下のコードをローカルディレクトリを指すように更新することだけです。
async with MCPServerStdio(
command='uv',
args=[
'--directory',
'/Users/shurrey/local/mcp-server-box',
'run',
'src/mcp_server_box.py'
]
) as local_server:
これらの手順が完了したら、コマンドラインでこのプロジェクトに移動し、仮想環境をセットアップしてください。
uv venv
次に、前提条件となるライブラリをインストールします。
uv pip install -r pyproject.toml
これでデモを実行できます。
uv run policy_analyzer.py
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。