easy-mcp

プロジェクト概要

MCP サーバー＋OpenAI エージェント。

環境のセットアップ

1. 仮想環境を作成して有効化する：

   • 用意されている setup.sh スクリプトを実行し、Python 3.13 を使って仮想環境を構築します。

     ./setup.sh
     

   • スクリプトは仮想環境を作成し、requirements.txt から必要な Python パッケージをすべてインストールします。

2. プロジェクトの依存関係をインストールする：

   • 実行する MCP サーバーに必要な外部ツールとサービスがそろっていることを確認してください。
     • Lynx：Lynx ターミナルのウェブ検索ツールと連携する lynx サーバーに必要です。
     • Docker：Chrome の操作と GitHub との連携を可能にする puppeteer サーバーと github サーバーに必要です。
     • Node.js：npx コマンドを使用する fs サーバーに必要です。

使用ガイド

agent.py の実行

基本的な実行方法

• 次のように実行すると、servers.yaml で設定したすべてのサーバーを使ってエージェントを実行できます。

  python agent.py
  

• 次のようにすると、エージェントがアクセスできるサーバーを選択できます。

  # gives agent access to file system (for local file browsing) and lynx (for websearch)
  python agent.py --servers fs lynx
  

  私の経験では、エージェントが誤ったツールを選びにくくなるため、パフォーマンスが向上します。

• デバッグモード：

  • --debug フラグを使うと、エージェントを実行せずにサーバーを初期化できます。サーバーが正しくセットアップされているか確認するのに便利です。

    python agent.py --debug
    

設定

サーバーは servers.yaml で設定されます。各サーバーのエントリーには、次の情報が含まれます。

• 名前：サーバーの識別子。
• 説明：サーバーの機能についての簡単な説明。
• コマンドと引数：サーバーを起動するためのコマンドラインの指示。
• 環境変数：追加で必要となる環境設定。

通常、これらの情報は MCP サーバーの GitHub リポジトリで見つけられます。

独自のサーバーを作成する

mcp-servers ディレクトリで独自の MCP サーバーを作成できます。

これは何に使うのか？

リンクの検索

何かの方法（QEMU のセットアップなど）を調べるときは、最初の調査を agent.py に任せることがよくあります。

"find links relevant to QEMU setup on ubuntu" | python agent.py --servers lynx

MCP に関するメモ…

概要

ホスト：MCP を使用するプログラム（デスクトップアプリ、IDE、AI ツール） クライアント：サーバーとの 1 対 1 の接続を維持するクライアント サーバー：MCP の機能を提供するサーバー