ProtoLinkAI 🚀

ProtoLinkAI 🚀

ProtoLink AI は、多様なツールを統一的な方法で実装・管理するための標準化されたツールラッピングフレームワークです。開発者がツールベースのユースケースをすばやく統合し、起動できるように設計されています。

主な機能

• 🔧 標準化されたラッピング：MCP プロトコルを使用してツールを構築するための抽象化レイヤーを提供します。
• 🚀 柔軟なユースケース：特定の要件に合わせて、ツールを簡単に追加または削除できます。
• ✨ すぐに使えるツール：一般的なシナリオ向けの構築済みツールが含まれています。
  • 🐦 Twitter 管理：ツイート、返信、Twitter 上でのやり取りの管理を自動化します。
  • 💸 暗号資産：最新の暗号資産価格を取得します。
  • 🤖 ElizaOS との統合：ElizaOS にシームレスに接続して連携し、自動化を強化します。
  • 🕑 時刻関連ユーティリティ
  • ☁️ 天気情報（API）
  • 📚 辞書検索
  • 🧮 数式計算用の電卓
  • 💵 為替レート（API）
  • 📈 株式データ：リアルタイムおよび過去の株式市場情報にアクセスします。
  • [WIP] 📰 ニュース：最新のニュース見出しを取得します。

技術スタック 🛠️

• Python：主要なプログラミング言語
• MCP フレームワーク：通信プロトコル
• Docker：コンテナ化

🤔 MCP とは？

Model Context Protocol（MCP）は、AI モデルやシステム間でコンテキストを共有・管理するための最先端の標準です。AI エージェントがシームレスにやり取りするために使う言語と考えてください。🧠✨

MCP が重要な理由は次のとおりです。

• 🧩 標準化：MCP はモデル間でコンテキストを共有する方法を定義し、相互運用性を実現します。
• ⚡ スケーラビリティ：高いスループットを備えた大規模な AI システムに対応できるよう構築されています。
• 🔒 セキュリティ：堅牢な認証ときめ細かなアクセス制御を提供します。
• 🌐 柔軟性：さまざまなシステムや AI アーキテクチャに対応します。

出典

インストール 📦

PyPI 経由でインストール

pip install ProtoLinkai

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使い方 💻

ローカルで実行

ProtoLinkai --local-timezone "America/New_York"

Docker で実行

1. Docker イメージをビルドします。 docker build -t ProtoLinkai .

2. コンテナを実行します。 docker run -i --rm ProtoLinkai

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Twitter との統合 🐦

MProtoLinkAI は堅牢な Twitter 統合機能を提供し、ツイート、返信、Twitter 上でのやり取りの管理を自動化できます。このセクションでは、Docker と .env + scripts/run_agent.sh を使用した Twitter 統合の設定方法と使い方を詳しく説明します。

Twitter 統合用の Docker 環境変数

Docker 内で ProtoLinkAI を実行する場合、Twitter 統合用の環境変数を設定する必要があります。これらの変数は次の 2 つのカテゴリに分かれています。

1. エージェントノードクライアントの認証情報

これらの認証情報は、Twitter 上でのやり取りを管理するために、エージェント内の Node.js クライアントによって使用されます。

ENV TWITTER_USERNAME=
ENV TWITTER_PASSWORD=
ENV TWITTER_EMAIL=

2. Tweepy（Twitter API v2）の認証情報

これらの認証情報は、Twitter API v2 とのやり取りに Tweepy によって使用されます。

ENV TWITTER_API_KEY=
ENV TWITTER_API_SECRET=
ENV TWITTER_ACCESS_TOKEN=
ENV TWITTER_ACCESS_SECRET=
ENV TWITTER_CLIENT_ID=
ENV TWITTER_CLIENT_SECRET=
ENV TWITTER_BEARER_TOKEN=

Docker で ProtoLinkAI を実行する

1. Docker イメージをビルドします。

   docker build -t ProtoLinkai .
   

2. コンテナを実行します。

   docker run -i --rm ProtoLinkai
   

.env + scripts/run_agent.sh で ProtoLink を実行する

環境変数の設定

プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、次の環境変数を追加します。

ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
ELIZA_PATH=/path/to/eliza
TWITTER_USERNAME=your_twitter_username
TWITTER_EMAIL=your_twitter_email
TWITTER_PASSWORD=your_twitter_password
PERSONALITY_CONFIG=/path/to/personality_config.json
RUN_AGENT=True

# Tweepy (Twitter API v2) Credentials
TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key
TWITTER_API_SECRET=your_twitter_api_secret
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_twitter_access_token
TWITTER_ACCESS_SECRET=your_twitter_access_secret
TWITTER_CLIENT_ID=your_twitter_client_id
TWITTER_CLIENT_SECRET=your_twitter_client_secret
TWITTER_BEARER_TOKEN=your_twitter_bearer_token

エージェントの実行

1. スクリプトを実行可能にします。

   chmod +x scripts/run_agent.sh
   

2. エージェントを実行します。

   bash scripts/run_agent.sh
   

概要

Docker を使用するか、.env ファイルで環境変数を設定して scripts/run_agent.sh スクリプトを実行することで、ProtoLink を Twitter と連携して動作するように設定できます。

この柔軟性により、デプロイ環境に最適な方法を選択できます。

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ElizaOS との連携 🤖

1. ProtoLink から Eliza エージェントを直接使用する

この方法では、Eliza Framework をバックグラウンドで実行せずに Eliza エージェントを使用できます。Eliza の機能を ProtoLink に直接組み込むことで、セットアップを簡素化できます。

手順：

1. Eliza MCP エージェントを使用するよう ProtoLink を設定します： Python コードで、MultiToolAgent に Eliza MCP エージェントを追加します：

   from ProtoLink.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent
   from ProtoLink.tools.eliza_mcp_agent import eliza_mcp_agent
   
   multi_tool_agent = MultiToolAgent([
       # ... other agents
       eliza_mcp_agent
   ])
   

Advantages:

• Simplified Setup: No need to manage separate background processes.
• Easier Monitoring: All functionalities are encapsulated within MCPAgentAI.
• Highlight Feature: Emphasizes the flexibility of MCPAgentAI in integrating various tools seamlessly.

2. Run Eliza Framework from ProtoLinkai

This method involves running the Eliza Framework as a separate background process alongside ProtoLinkAI.

Steps:

1. Start Eliza Framework: bash src/ProtoLinkai/tools/eliza/scripts/run.sh

2. Monitor Eliza Processes: bash src/ProtoLinkai/tools/eliza/scripts/monitor.sh

3. Configure MCPAgentAI to Use Eliza Agent: In your Python code, add Eliza Agent to the MultiToolAgent:

   from ProtoLink.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent
   from ProtoLink.tools.eliza_agent import eliza_agent
   
   multi_tool_agent = MultiToolAgent([
      # ... other agents
      eliza_agent
   ])
   

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チュートリアル：特定のツールの選択

サーバーのエージェント設定を変更するか、server.py ファイルを更新して必要なエージェントのみを読み込むことで、ProtoLink が特定のツールのみを実行するように設定できます。例：

from ProtoLinkai.tools.time_agent import TimeAgent
from ProtoLinkai.tools.weather_agent import WeatherAgent
from ProtoLinkai.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent

multi_tool_agent = MultiToolAgent([
    TimeAgent(),
    WeatherAgent()
])
This setup will only enable **Time** and **Weather** tools.

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連携例：Claude Desktop の設定

以下の設定（claude_desktop_config.json）を使用して、ProtoLinkAI を Claude Desktop と連携できます。**なお、**ローカルの ElizaOS リポジトリの指定は任意の引数です：

{
    "mcpServers": {
        "mcpagentai": {
            "command": "docker",
            "args": ["run", "-i", "-v", "/path/to/local/eliza:/app/eliza", "--rm", "mcpagentai"]
        }
    }
}

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開発 🛠️

1. このリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/StevenROyola/ProtoLink.git
   cd mcpagentai
   

2. （任意）仮想環境を作成します：

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

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -e .
   

4. パッケージをビルドします：

   python -m build
   

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ライセンス：MIT
お楽しみください！ 🎉