HOA-mcp-server

HOA MCP エージェントチュートリアル

このガイドでは、「llm_en_v_1_3_1」モデルを使用して、Dify で Receipt MCP エージェントを設定して実行する手順を説明します。

前提条件

始める前に、以下がそろっていることを確認してください。

1. Docker 経由で Dify がインストールされ、実行されていること（localhost では実行されていないこと）
2. LLM エンドポイントにアクセスできること
3. エンドポイントからモデル「llm_en_v_1_3_1」にアクセスできること

ステップ 1：Dify に LLM モデルを追加する

1. インターフェース右上にあるユーザーアイコンをクリックします
2. ドロップダウンメニューから「Settings」を選択します
3. 「Model Provider」タブに移動します
4. まだインストールされていない場合は、「OpenAI-API-compatible」モデルをインストールします
5. 「OpenAI-API-compatible」モデルで「Add Model」をクリックし、以下のように設定します：
   • Model Type：LLM
   • Model Name：llm_en_v_1_3_1
   • API Key：空欄のままにします
   • API endpoint URL：http://<your-server-ip>:5001/openai/v1
   • Model context size：4096

ステップ 2：MCP エージェントを設定する

1. Dify インターフェース上部の「Tool」タブに移動します
2. 「Custom」タブをクリックします
3. 「Create Custom Tool」をクリックします
4. 「Name」フィールドに「Call MCP Tool」と入力します
5. MCP サーバーが実行中であることを確認します。ターミナルに以下を入力して起動できます：

   python server.py
   

6. 「Schema」フィールドに以下の設定を入力します：

{
  "openapi": "3.0.0",
  "info": {
    "title": "Call MCP Tool",
    "version": "1.0.0",
    "description": "Call various MCP tools via MCP Server"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "http://host.docker.internal:8000"
    }
  ],
  "paths": {
    "/mcp/execute": {
      "post": {
        "summary": "Call MCP Tool",
        "description": "Call MCP Tool",
        "operationId": "callTool",
        "parameters": [
          {
            "name": "Accept",
            "in": "header",
            "required": true,
            "description": "Client must accept both application/json and text/event-stream",
            "schema": {
              "type": "string",
              "example": "application/json, text/event-stream"
            }
          }
        ],
        "requestBody": {
          "required": true,
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "jsonrpc": {
                    "type": "string"
                  },
                  "id": {
                    "type": "integer"
                  },
                  "method": {
                    "type": "string",
                    "enum": [
                      "tools/list", "tools/call"
                    ],
                    "description": "Method to execute"
                  },
                  "params": {
                    "type": "object",
                    "description": "Parameters for the method"
                  }
                },
                "required": [
                  "method"
                ]
              }
            }
          }
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Success",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                    "result": {
                      "type": "string",
                      "description": "Result of the operation"
                    }
                  }
                }
              },
              "text/event-stream": {
                "schema": {
                  "type": "string",
                  "description": "Server-sent events stream"
                }
              }
            }
          },
          "400": {
            "description": "Bad Request"
          },
          "406": {
            "description": "Not Acceptable - Client must accept both application/json and text/event-stream",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                    "error": {
                      "type": "string",
                      "example": "Client must accept both application/json and text/event-stream content types"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          },
          "500": {
            "description": "Internal Server Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                    "error": {
                      "type": "string",
                      "description": "Error message"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

7. 完了したら「Save」をクリックします

ステップ 3：Dify 経由で LLM と MCP エージェントを統合する

一時的なチャットフローを作成する

1. メインインターフェースで「Create App」ボックスを見つけます
2. 「Create from Blank」をクリックします
3. 「Chatflow」を選択します
4. チャットフローに「temp」という名前を付けます

「Call Tool」ブロックを追加する

1. 「Answer」ブロックを右クリックします
2. 「Change Block」を選択します
3. 「Tools」タブで「Call MCP Tool」を選択します
4. 「Call Tool」ブロックを LLM ブロックに接続します

一時的なチャットフローをエクスポートする

1. 左上のチャットフロー名をクリックします
2. 「Export DSL」をクリックします
3. 「temp.yml」をプロジェクトフォルダーに移動します

HOA MCP Agent yml をインポートする

1. プロジェクトフォルダーで、以下を実行します：

   python generate_yml.py
   

2. メインインターフェースで「Create App」ボックスを見つけます
3. 「Import DSL file」をクリックします
4. プロジェクトフォルダー内の「HOA MCP Agent.yml」ファイルを選択します
5. 「Log In」ブロックの「params」セクションで、「host_ip」、「email」、「password」の引数を自分の認証情報に置き換えます

設定に関する注意事項

• <your-server-ip> は実際のサーバー IP アドレスに置き換えてください
• 最後の手順で、必要な認証情報がすべて適切に設定されていることを確認してください
• エージェントを使用する前に、MCP サーバーが実行中である必要があります

トラブルシューティング

• 接続に問題が発生した場合は、Docker が localhost で実行されていないことを確認してください
• 指定した URL で MCP サーバーにアクセスできることを確認してください
• 必要なポートがすべて開放され、アクセス可能であることを確認してください