MB_MCP (Model Context Protocol)

MB_MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP) を使用して、各種サービスを Claude および他の LLM と統合するための Python パッケージです。

概要

MB_MCP は、Slack、Google Drive、GitHub、Atlassian、PostgreSQL など、各種サービス向けのコネクタを提供します。これらのサービスを統合インターフェースを通じて活用するアプリケーションを構築でき、強力な AI 駆動アプリケーションの開発が容易になります。

機能

• 複数のサービスコネクタ:

  • Slack
  • Google Drive
  • GitHub
  • Atlassian (Confluence & Jira)
  • PostgreSQL
  • Brave Search
  • Formatter

• ウェブダッシュボード: サービスにクエリを実行するためのシンプルなウェブインターフェース

• 環境変数ベースの設定: すべての API キーと認証情報は、セキュリティのため .env ファイルに保存されます

インストール

前提条件

• Python 3.8 以上
• Docker (一部のサービス実行用)

セットアップ

1. リポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/bigmb/mb_mcp.git
   cd mb_mcp
   

2. パッケージをインストールします:

   pip install -e .
   

3. 環境変数を設定します:

   cp .env.example .env
   

   .env ファイルを編集して、API キーと認証情報を追加します。

設定

.env ファイルで以下の環境変数を設定する必要があります:

API キー

ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key

Slack 設定

SLACK_BOT_TOKEN=your_slack_bot_token
SLACK_APP_TOKEN=your_slack_app_token
SLACK_TEAM_ID=your_slack_team_id

PostgreSQL 設定

POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=postgres
PG_CONNECTION_STRING=postgresql://host.docker.internal:5432/mydb

Google Drive 設定

GDRIVE_CREDENTIALS_PATH=/path/to/your/gdrive/credentials.json

GitHub 設定

GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your_github_token

Atlassian 設定

# For Confluence Cloud
CONFLUENCE_URL=https://your-domain.atlassian.net/wiki
[email protected]
CONFLUENCE_API_TOKEN=your_api_token

# For Jira Cloud
JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net
[email protected]
JIRA_API_TOKEN=your_api_token

Brave Search 設定

BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key

使用方法

ウェブダッシュボードの実行

python -m mb_mcp.app

これにより、http://localhost:5000 で Flask サーバーが起動し、サービスと対話できるようになります。

コネクタをプログラムで使用する

import asyncio
from mb_mcp.slack_connecter import run_app as run_slack_app

async def main():
    question = "Provide the recent updates in the channel in proper format: <channel_id>"
    result = await run_slack_app(question)
    print(result['messages'][-1].content)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

開発

プロジェクト構造

• mb_mcp/: メインパッケージディレクトリ
  • app.py: Flask ウェブアプリケーション
  • *_connecter.py: 各種サービス向けコネクタモジュール
  • formatter_server.py: テキストフォーマット用ローカル MCP サーバー
• query_dashboard/: ウェブダッシュボードフロントエンド
• servers/: MCP サーバー実装。このディレクトリから Docker イメージがビルドされます。mcp_servers (Anthropic MCP のサーバー)

ライセンス

MIT