Flex MCP Agent

Flex MCP Agent

天気データの取得、Confluence との連携、メール送信機能を統合するエージェントです。構造化されたチャットエージェントを使用してユーザーと対話し、ユーザー入力に基づいてタスクを実行します。このプロジェクトでは Model Context Protocol（MCP）を活用し、エージェントとさまざまなデータソース間のやり取りを標準化します。

Model Context Protocol（MCP）

Model Context Protocol（MCP）は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。AI アプリケーション向けの USB-C ポートのように機能し、AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。このプロトコルにより、データソースと AI 搭載ツールとの間で安全な双方向接続が可能になり、シームレスな統合と連携を実現します。

プロジェクト構成

• mcp_weather_server.py：Open-Meteo API を使用して天気データを提供するサーバーです。
• mcp_email_server.py：SendGrid API を使用してメールを送信するサーバーです。
• mcp_agent.py：エージェントを初期化し、設定を読み込み、ユーザー入力を処理するメインのエージェントスクリプトです。
• prompt.py：エージェントの動作と応答を導くシステムプロンプトが含まれています。
• config.example.json：サーバーの URL とトランスポートを設定するための設定ファイルの例です。
• requirements.txt：このプロジェクトで必要な Python の依存関係を記載しています。
• .env.example：必要な環境変数を設定するための環境ファイルの例です。

セットアップ手順

1. リポジトリをクローンする

   git clone [email protected]:MahithChigurupati/Flex-MCP-Agent.git
   cd Flex-MCP-Agent
   

2. 仮想環境を作成する

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 依存関係をインストールする

   pip install -r requirements.txt
   

4. 設定

   • config.example.json を config.json にコピーし、必要に応じて URL とトランスポート方式を更新します。
   • .env.example を .env にコピーし、SENDGRID_API_KEY や FROM_EMAIL などの必要な環境変数を設定します。

5. サーバーを実行する

   • 天気サーバーを起動します：

     python mcp_weather_server.py
     

   • メールサーバーを起動します：

     python mcp_email_server.py
     

   • Confluence MCP サーバーについては、別の Git リポジトリを確認して、クローンしてセットアップしてください。

6. エージェントを実行する

   python mcp_agent.py
   

使用方法

• 天気データ：指定した座標の現在の天気データを取得できます。
• メール送信：SendGrid サービスを使用してメールを送信できます。
• Confluence 連携：利用可能なツールを使用して Confluence と連携できます。

環境変数

• SENDGRID_API_KEY：SendGrid の API キーです。
• FROM_EMAIL：メールの送信元アドレスです。
• OPENAI_MODEL：OpenAI の言語モデル名です。

依存関係

このプロジェクトには、次の Python パッケージが必要です。

• langchain_mcp_adapters
• langchain_openai
• langchain
• python-dotenv
• sendgrid