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Custom MCP (Model Context Protocol) with ChatGPT AI Template

Custom MCP (Model Context Protocol) with ChatGPT AI Template

ローカル
github.com/Wriath18AI・エージェント079 週間前に更新

Custom MCP (Model Context Protocol) with ChatGPT AI Template について

Custom MCP (Model Context Protocol) with ChatGPT AI Templateは、MCPサーバーとChatGPT風のインターフェースを組み合わせ、GmailやGitHubに関するタスクを扱います。OpenAIモデルが使用するツールを選び、複数サービスにまたがる要求を処理します。

主な機能

  1. 01Gmailメールの読み取りと分析
  2. 02GitHubリポジトリとアラートの確認
  3. 03OpenAIモデルによるツール選択
  4. 04サービス間での自律的な処理
  5. 05Next.jsとChakra UIのインターフェース

活用シーン

  1. 01GmailからGitHubの警告を探す
  2. 02リポジトリの依存関係アラートを確認
  3. 03最近のGitHub通知を要約

MCP 対応

チャットインターフェースからGmailとGitHubの機能を利用するMCPサーバーを含みます。MCP Chatインターフェースでクエリを処理し、応答を返します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ChatGPT AI テンプレートを使用したカスタム MCP(Model Context Protocol)

このプロジェクトでは、カスタム MCP(Model Control Protocol)と ChatGPT AI テンプレートを統合し、Gmail および GitHub と連携するインテリジェントなエージェントシステムを提供します。

特長

  • Gmail 連携:Gmail アカウントのメールを読み取り、分析します
  • GitHub 連携:GitHub リポジトリと連携し、イシュー、アラート、その他の情報を確認します
  • インテリジェントな意思決定:OpenAI モデルを使用して、使用するツールと情報の処理方法を決定します
  • 自律的な動作:複雑なリクエストに対応するため、複数のサービス間を自律的に移動できます
  • モダンな UI:Next.js と Chakra UI で構築された、美しく応答性に優れた UI

使用例

  • 「Gmail に GitHub の警告が届いていないか確認して」
  • 「自分のリポジトリの依存関係アラートを見つけて」
  • 「最近の GitHub 通知を要約して」

技術スタック

  • バックエンド:FastAPI(Python)
  • AI:OpenAI API
  • 外部 API:Gmail API、GitHub API
  • フロントエンド:Next.js、React、Chakra UI

プロジェクト構成

Custom-MCP/
├── src/                  # MCP Server
│   ├── api/              # API endpoints
│   ├── services/         # Service integrations (Gmail, GitHub, OpenAI)
│   ├── models/           # Data models
│   ├── utils/            # Utility functions
│   ├── config/           # Configuration management
│   └── main.py           # Application entry point
├── chatgpt-ai-template/  # ChatGPT AI Template
│   ├── app/              # Next.js app directory
│   ├── src/              # Source code
│   ├── public/           # Static assets
│   └── package.json      # Dependencies
├── .env                  # Environment variables (not in repo)
├── .env.example          # Example environment variables
├── requirements.txt      # Python dependencies
├── start.sh              # Script to start both servers
└── README.md             # This file

セットアップ手順

1. MCP サーバーのセットアップ
  1. Python の依存関係をインストールします:

    pip install -r requirements.txt
    
  2. .env ファイルで環境変数を設定します(.env.example を参照してください)

  3. MCP サーバーを起動します:

    python run.py
    
  4. MCP サーバーは http://localhost:8000 で利用できます

2. ChatGPT AI テンプレートのセットアップ
  1. ChatGPT AI テンプレートのディレクトリに移動します:

    cd chatgpt-ai-template
    
  2. Node.js の依存関係をインストールします:

    npm install
    
  3. 開発サーバーを起動します:

    npm run dev
    
  4. ChatGPT AI テンプレートは http://localhost:3000 で利用できます

3. クイックスタート(両方のサーバー)

簡単に起動できるよう、付属のスクリプトを使って両方のサーバーを一度に起動できます。

./start.sh

このスクリプトは次の処理を行います:

  1. MCP サーバーをバックグラウンドで起動します
  2. 初期化が完了するまで待機します
  3. ChatGPT AI テンプレートのフロントエンドを起動します
  4. フロントエンドの終了時に MCP サーバーを自動的に停止します

設定

次の API 認証情報を設定する必要があります:

  • Gmail API(OAuth2)
  • GitHub API(個人アクセストークン)
  • OpenAI API

必要な環境変数については、.env.example ファイルを参照してください。

使用方法

  1. 上記の説明に従って、MCP サーバーと ChatGPT AI テンプレートの両方を起動します。
  2. ブラウザーを開き、http://localhost:3000 にアクセスします。
  3. サイドバーの「MCP Chat」をクリックし、MCP Chat インターフェースにアクセスします。
  4. 入力フィールドにクエリを入力し、Enter キーを押すか、「Send」ボタンをクリックします。
  5. MCP サーバーがクエリを処理し、応答を返します。

ライセンス

MIT

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。