🦉 OWL x WhatsApp MCP Server Integration

🦉 OWL x WhatsApp MCP サーバーの統合

OWL x WhatsApp MCP Server プロジェクトへようこそ！このアプリケーションは、WhatsApp MCP server と OWL multi-agent framework をシームレスに統合し、使いやすい Streamlit インターフェースを通じて、AI エージェントが WhatsApp のデータを利用できるようにします。

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✨ 特長

• 🤖 マルチエージェントの連携：CAMEL-AI と OWL のフレームワークを活用し、エージェント間の動的なやり取りとタスクの自動化を実現します。
• 📱 WhatsApp との統合：メディアファイルを含む、個人の WhatsApp メッセージにアクセスして検索できます。
• 📤 メッセージの送信：アプリから個人やグループに直接メッセージを送信できます。
• 🔍 リアルタイム情報の取得：ウェブ検索機能を利用して、最新情報を取得できます。
• 🌐 Streamlit インターフェース：スムーズな操作を実現する、直感的な UI を提供します。

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🛠️ 仕組み

1. エージェントの役割：CAMEL-AI の RolePlaying クラスを使用して定義し、ユーザーとアシスタントのやり取りをシミュレートします。
2. ツールキットの統合：WhatsApp のデータにアクセスするための MCPToolkit と、ウェブ検索用の SearchToolkit を組み込みます。
3. タスクの実行：OWL フレームワークがエージェントを統括し、ユーザー入力に基づいてタスクを実行します。
4. ユーザーインターフェース：Streamlit アプリがユーザーのタスクを受け取り、結果をリアルタイムで表示します。

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🚀 はじめに

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/Bipul70701/WhatsApp_MCP_Server.git
   cd WhatsApp_MCP_Server
   

2. 仮想環境を作成します：

   python -m venv venv
   

3. 仮想環境を有効にします：

   • Windows の場合：

     venv\Scripts\activate
     

   • macOS/Linux の場合：

     source venv/bin/activate
     

4. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 環境変数を設定します：

   • .env_template の名前を .env に変更します。
   • 必要な API キーと設定を入力します。

6. MCP サーバーを設定します：

   • WhatsApp MCP Server をインストールしてセットアップします：
     • WhatsApp MCP server repository の手順に従って、サーバーをインストールして実行します。
     • サーバーが実行中で、アクセス可能であることを確認します。

7. Streamlit アプリを実行します：

   streamlit run project.py
   

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📂 プロジェクト構成

owl-whatsapp-mcp/
├── project.py                # Main Streamlit application
├── owl/                      # OWL framework and utilities
│   └── utils/                # Utility functions and helpers
├── mcp_servers_config.json   # Configuration for MCP servers
├── requirements.txt          # List of dependencies
├── .env_template             # Example environment variables file
└── README.md                 # Project documentation

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🔧 主なコンポーネント

• CAMEL-AI：自律型エージェントを設計、管理するためのフレームワークです。
• OWL：リアルタイムのタスク管理と連携を実現する、最適化されたワークフォース学習です。
• MCPToolkit：WhatsApp のデータとのやり取りを可能にします。
• SearchToolkit：ウェブ検索機能を提供します。
• Streamlit：ユーザーとのやり取りに使える、インタラクティブなウェブインターフェースを提供します。

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🙌 クレジット

• CAMEL-AI：マルチエージェントフレームワークを提供しています。
• OWL：リアルタイムのタスク管理と連携を実現します。
• WhatsApp MCP Server：WhatsApp のデータ統合を実現します。
• Streamlit：インタラクティブな UI を提供しています。

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❤️ を込めて Bipul Kumar Sharma が作成