Flask Webapplicatie met LLM-integratie en MCP-tools

LLM統合とMCPツールを備えたFlask Webアプリケーション

このFlask Webアプリケーションを使用することで、ユーザーは以下のことができます:

• シンプルなWebインターフェース経由でLLMモデル (OpenAIおよびAnthropic) にアクセスする
• プロンプトを入力し、回答を受け取る
• MCPサーバー (Model Context Protocol) をGitHubおよびBrave Searchで起動および停止する
• プロンプトをLLMに送信する前に、これらのツールからのコンテキストで自動的にプロンプトを拡張する

機能

• LLMモデル選択: OpenAI GPT-3.5とAnthropicClaude 2の間で選択できます
• プロンプト入力: 質問またはプロンプトを入力して、選択したモデルで回答を得ます
• MCPツール管理: Webインターフェース上から外部ツール (Brave SearchおよびGitHub) を起動および停止します
• コンテキスト拡張: アプリケーションはアクティブなツールからの関連情報でプロンプトを自動的に拡張します
• 完全なプロンプト表示: 追加されたコンテキストを含む完全なプロンプトを確認できます

インストール

必要な環境

• Python 3.7以上

手順

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/Fbeunder/MCP_FLASK.git
   cd MCP_FLASK
   

2. 仮想環境を作成する (推奨)

   # Windows
   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate
   
   # macOS/Linux
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   

3. 必要なパッケージをインストールする

   # Aanbevolen: installeer alle afhankelijkheden via requirements.txt
   pip install -r requirements.txt
   
   # Alternatief: installeer alleen de specifieke pakketten die je nodig hebt
   pip install flask requests
   
   # Voor OpenAI model-toegang
   pip install openai
   
   # Voor Anthropic model-toegang
   pip install anthropic
   
   # Voor .env bestandsondersteuning
   pip install python-dotenv
   

4. API キーを設定する

   APIキーは環境変数または .env ファイルで設定できます。

   オプション 1: .env ファイルを作成する

   .env.example ファイルをコピーしてカスタマイズします:

   # Windows
   copy .env.example .env
   
   # macOS/Linux
   cp .env.example .env
   

   その後、.env ファイルを編集してAPIキーを入力します。

   オプション 2: 環境変数を設定する

   以下の環境変数を設定します:

   • OPENAI_API_KEY: OpenAI APIキー (GPTモデル用)
   • ANTHROPIC_API_KEY: Anthropic APIキー (Claudeモデル用)
   • BRAVE_API_KEY: Brave Search APIキー (Brave Search MCPサーバー用)
   • GITHUB_TOKEN: GitHub Personal Access Token (オプション、より高い制限用)

   例えばLinux/macOSの場合:

   export OPENAI_API_KEY="jouw-openai-api-sleutel"
   export ANTHROPIC_API_KEY="jouw-anthropic-api-sleutel"
   export BRAVE_API_KEY="jouw-brave-api-sleutel"
   export GITHUB_TOKEN="jouw-github-token"
   

   またはWindowsの場合:

   set OPENAI_API_KEY=jouw-openai-api-sleutel
   set ANTHROPIC_API_KEY=jouw-anthropic-api-sleutel
   set BRAVE_API_KEY=jouw-brave-api-sleutel
   set GITHUB_TOKEN=jouw-github-token
   

使用方法

アプリケーションを起動する

Flask アプリを起動します:

python app.py

アプリケーションはデフォルトで http://localhost:5000 で動作します。

Web インターフェースで作業する

1. Web インターフェースをブラウザーで開く: http://localhost:5000

2. MCPツールを起動する (オプション):

   • 「Brave Searchを起動」をクリックしてBrave Searchツールを起動します
   • 「GitHubを起動」をクリックしてGitHubツールを起動します

3. プロンプトを入力する:

   • ドロップダウンリストから目的のLLMモデルを選択します
   • テキストボックスに質問またはプロンプトを入力します
   • 「AI に送信」をクリックします

4. 回答を確認する:

   • AIモデルの回答が表示されます
   • オプションで「コンテキスト付き完全なプロンプトを表示」をクリックして、追加のコンテキストがどのように追加されたかを確認できます

MCP サーバー

アプリケーションは、インターフェース上から自動的に起動できる2つのMCPサーバーを使用します:

• Brave Search MCPサーバー: ポート5001で実行され、Web検索機能を提供します
• GitHub MCPサーバー: ポート5002で実行され、GitHub検索機能を提供します

これらのサーバーがアクティブな場合、これらのツールからのコンテキストがプロンプトに自動的に追加されます。

トラブルシューティング

仮想環境の問題

Flaskなどのモジュールがインストールされているはずなのに、モジュールが見つからないというエラーメッセージが表示される場合、これは仮想環境の問題に関連している可能性があります。これを解決するためのいくつかの手順は以下の通りです:

Windows仮想環境の問題

1. 仮想環境が有効化されているか確認:

   新しいターミナルセッションごとに仮想環境を有効化する必要があります:

   venv\Scripts\activate
   

   コマンドプロンプトの開始時に (venv) が表示されるはずです。

2. 使用されているPython実行ファイルを確認:

   where python
   

   最初のパスは仮想環境内の python.exe を指していなければなりません (例: \path\to\project\venv\Scripts\python.exe)。

3. Windows での subprocess の問題:

   最新バージョンのアプリケーションは、メインアプリケーションと同じPython実行ファイルを MCP サーバーの起動に自動的に使用するようになっており、仮想環境の問題を防ぎます。

Linux/macOS仮想環境の問題

1. 仮想環境が有効化されているか確認:

   source venv/bin/activate
   

   コマンドプロンプトの開始時に (venv) が表示されるはずです。

2. 使用されているPython実行ファイルを確認:

   which python
   

   パスは仮想環境内の python を指していなければなりません (例: /path/to/project/venv/bin/python)。

ModuleNotFoundError: No module named 'flask'

アプリケーションまたは MCP サーバーの起動時にこのエラーが表示される場合は、以下を試してください:

1. インストールを確認:

   pip list | grep flask
   

   リスト内に Flask が表示されるはずです。

2. Flask を再インストール:

   pip uninstall flask
   pip install flask
   

3. 実行時に絶対パスを使用:

   # Vind het volledige pad naar Python in je virtuele omgeving
   # Windows
   echo %VIRTUAL_ENV%\Scripts\python.exe
   
   # Linux/macOS
   echo $VIRTUAL_ENV/bin/python
   
   # Gebruik dit pad om de applicatie te starten
   /volledig/pad/naar/venv/bin/python app.py
   

4. PYTHONPATH を確認:

   場合によっては、PYTHONPATH 環境変数が破損していることがあります:

   # Windows
   echo %PYTHONPATH%
   
   # Linux/macOS
   echo $PYTHONPATH
   

   プロジェクトに適切でない値がある場合は、一時的にクリアすることを検討してください:

   # Windows
   set PYTHONPATH=
   
   # Linux/macOS
   unset PYTHONPATH
   

その他のパッケージ関連エラー

その他の ModuleNotFoundError メッセージが表示される場合は、以下を確認してください:

• すべてのパッケージが pip install -r requirements.txt 経由でインストールされているか
• Python 環境が正しく設定されているか
• 古いまたは互換性のないパッケージのバージョンをインストールしていないか

Model Context Protocol (MCP)

MCP (Model Context Protocol) は、AI モデルが標準化されたサーバーインターフェース経由で外部リソースと安全に相互作用するためのオープンプロトコルです。このアプリケーションでは、MCP サーバーは以下の目的で使用されます:

1. ユーザープロンプトに基づいて追加コンテキストを収集する
2. このコンテキストを LLM に送信する前にプロンプトに追加する
3. 最新または特定の情報で応答を充実させる

注記

• MCP サーバーの実装はデモンストレーション目的のため簡略化されています
• 本番運用では、より良いエラー処理とセキュリティが推奨されます
• アプリケーションは各サービス (OpenAI、Anthropic、Brave Search) の API キーが必要です

ライセンス

MIT