Google Forms MCP Server with CamelAIOrg Agents Integration

CamelAIOrg エージェントと連携する Google Forms MCP サーバー

Google Forms API および CamelAIOrg エージェントと連携し、自然言語の指示を使ってフォームを作成、変更、取得する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

概要

このプロジェクトでは、自然言語によるリクエストを通じて Google Forms を作成、管理できます。主なコンポーネントは次の 2 つです。

1. MCP サーバー：Model Context Protocol（MCP）を実装し、Google Forms の操作をツールとして公開する Flask ベースのサーバーです。
2. CamelAIOrg エージェント：自然言語のリクエストを処理し、MCP ツールの呼び出しに変換する AI エージェントフレームワークです。

このシステムには、フロントエンド、エージェント、MCP サーバー、Google API 間のリクエストの流れをアニメーションで可視化する、ダークテーマの UI が備わっています。

機能

• 自然言語のリクエストから Google Forms を作成
• さまざまな種類の質問を追加（テキスト、段落、複数選択、チェックボックス）
• フォームの回答を取得
• リクエストとレスポンスの流れを可視化
• アニメーション付きのダークテーマ UI
• MCP（Model Context Protocol）に完全準拠
• Docker でコンテナ化されており、簡単にデプロイ可能

アーキテクチャ

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌────────────┐    ┌────────────┐
│             │    │             │    │            │    │            │
│   Frontend  │◄──►│ CamelAIOrg  │◄──►│ MCP Server │◄──►│  Google    │
│    (UI)     │    │   Agents    │    │            │    │ Forms API  │
│             │    │             │    │            │    │            │
└─────────────┘    └─────────────┘    └────────────┘    └────────────┘

プロセスフローチャート

この図は、ユーザーのリクエストがシステム内をどのように流れるかを示しています。

graph TD
    subgraph "User Interface"
        A[Frontend UI]
    end
    
    subgraph "Processing Logic"
        B((CamelAIOrg Agent))
        C((MCP Server))
    end
    
    subgraph "External Service"
        D{{Google Forms API}}
    end
    
    A -->|"1. User enters: Create feedback form"| B
    B -->|"2. Interprets request, sends tool call"| C
    C -->|"3. Translates to API request"| D
    D -->|"4. Returns formId and URL"| C
    C -->|"5. Processes API response"| B
    B -->|"6. Formats final result to UI"| A
    
    style B fill:#f9d423,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#333
    style C fill:#8ecae6,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#333

各コンポーネントの役割

• フロントエンド UI： 自然言語のリクエストを入力するためのユーザーインターフェースを提供し、プロセスと結果を可視化します。
• CamelAIOrg エージェント（黄色で強調）：
  • 役割： 解釈と計画。
  • 自然言語によるリクエストをそのまま受け取ります。
  • リクエストを解析してユーザーの意図を理解し、重要な詳細（フォームのタイトル、質問、種類など）を抽出します。
  • リクエストを実行するために必要な一連のアクション（MCP ツールの呼び出し）を決定します。
  • 定義済みのツールスキーマを使用して MCP サーバーと通信します。
• MCP サーバー（青色で強調）：
  • 役割： 実行と抽象化。
  • エージェントから構造化されたツールの呼び出しを受け取ります。
  • Google Forms API 専用のインターフェースとして機能します。
  • 抽象化されたツールの呼び出し（例：create_form）を、具体的な Google Forms API リクエストに変換します。
  • Google Forms API との認証、通信、エラー処理を行います。
  • Google Forms API からの結果を標準化された MCP 形式でエージェントに返します。

MCP サーバーが必要な理由

Model Context Protocol（MCP）サーバーは、いくつかの理由から重要な仲介レイヤーとして機能します。

1. 抽象化： 基盤となる Google Forms API の複雑さを CamelAI エージェントから隠します。エージェントは、Google API の具体的なエンドポイント、認証方式、リクエスト／レスポンスの形式を把握する必要はありません。簡略化された MCP ツールスキーマ（例：create_form、add_question）を把握するだけで十分です。
2. モジュール性と再利用性： エージェントは、MCP インターフェースを公開する任意のサービスと連携できるように設計できます。別のフォームサービス（例：Typeform）への対応を追加する場合、専用の MCP サーバーを作成すれば、エージェントは新しい MCP ツールスキーマを学習するだけで、最小限の変更で利用できる可能性があります。
3. 標準化： MCP は、AI モデル／エージェントが外部のツールや API と連携するための標準的な方法を提供します。これにより相互運用性が促進されます。
4. セキュリティと制御： MCP サーバーは、ポリシーの適用、API キーの安全な管理、レート制限の処理、外部 API へのアクセスを制御するゲートウェイの提供が可能です。機密性の高い認証情報や複雑なロジックをエージェント内に直接埋め込む必要はありません。
5. 保守性： API との連携ロジック（MCP サーバー）を、自然言語の理解と計画のロジック（エージェント）から分離することで、システムを保守、更新しやすくなります。Google Forms API の変更時に必要なのは MCP サーバーの更新だけで、エージェント自体を変更する必要はありません。

前提条件

• Docker と Docker Compose
• Google Cloud Platform アカウント
• Google Forms API が有効になっていること
• Google Cloud Console から取得した OAuth2 認証情報

セットアップ手順

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/yourusername/google-form-mcp-server.git
cd google-form-mcp-server

2. Google Forms API をセットアップする

1. Google Cloud Console にアクセスします
2. 新しいプロジェクトを作成します
3. Google Forms API と Google Drive API を有効にします
4. OAuth2 認証情報を作成します
   • ウェブアプリケーションタイプ
   • 承認済みのリダイレクト URI を追加します：http://localhost:5000/oauth2callback
5. 認証情報の JSON ファイルをダウンロードします

3. 環境変数を設定する

ルートディレクトリに .env ファイルを作成します。

# Google API Credentials
GOOGLE_CLIENT_ID=your_client_id_here
GOOGLE_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
GOOGLE_REFRESH_TOKEN=your_refresh_token_here

# Server Configuration
FLASK_ENV=development
PORT=5000
DEBUG=True

# CamelAIOrg Agents Configuration
AGENT_ENDPOINT=http://agents:5001/process
AGENT_API_KEY=your_agent_api_key_here

リフレッシュトークンを取得するには：

1. OAuth 2.0 Playground を使用します：https://developers.google.com/oauthplayground/
2. 認証情報を使ってセットアップします
3. 必要なスコープを選択します：
   • https://www.googleapis.com/auth/forms
   • https://www.googleapis.com/auth/drive
   • https://www.googleapis.com/auth/drive.file
4. 認可コードをトークンと交換します
5. リフレッシュトークンを .env ファイルにコピーします

4. Docker Compose でビルドして実行する

docker-compose up --build

これにより、MCP サーバー（ポート 5000）と CamelAIOrg エージェントサービス（ポート 5001）の両方が起動します。

使用方法

ウェブインターフェース

http://localhost:5000 でウェブインターフェースにアクセスします。

このインターフェースでは、以下の操作ができます。

1. 自然言語でリクエストを入力する（例：「3 つの質問があるフィードバックフォームを作成する」）
2. コンポーネント間のリクエストの流れを確認する
3. 生成されたフォームの詳細とリンクを確認する
4. 交換される MCP パケットを確認する

API エンドポイント

MCP サーバーのエンドポイント（ポート 5000）

• GET /api/health - ヘルスチェック
• GET /api/schema - MCP ツールのスキーマを取得
• POST /api/process - MCP リクエストを処理

CamelAIOrg エージェントのエンドポイント（ポート 5001）

• GET /health - ヘルスチェック
• GET /schema - エージェントの機能を取得
• POST /process - 自然言語のリクエストを処理

リクエスト例

以下は、試すことのできる自然言語リクエストの例です。

1. 「1～5 の評価質問と、追加のコメント用のテキスト質問がある顧客フィードバックフォームを作成する」
2. 「リモートワークの希望に関する、3 つの複数選択式質問があるアンケートを作成する」
3. 「氏名、メールアドレス、出欠の選択肢があるイベントの出欠確認フォームを作成する」

MCP プロトコル形式

MCP サーバーは、次の形式のリクエストを受け付けます。

{
  "transaction_id": "unique_transaction_id",
  "tool_name": "create_form",
  "parameters": {
    "title": "Form Title",
    "description": "Form Description"
  }
}

次の形式で応答します。

{
  "transaction_id": "unique_transaction_id",
  "status": "success",
  "result": {
    "form_id": "form_id",
    "response_url": "https://docs.google.com/forms/d/form_id/viewform",
    "edit_url": "https://docs.google.com/forms/d/form_id/edit",
    "title": "Form Title"
  }
}

開発

プロジェクト構成

google-form-mcp-server/
├── server/                 # MCP Server
│   ├── app.py              # Main Flask application
│   ├── config.py           # Configuration
│   ├── forms_api.py        # Google Forms API integration
│   ├── mcp_handler.py      # MCP protocol handler
│   ├── requirements.txt    # Python dependencies
│   ├── static/             # Static assets
│   ├── templates/          # HTML templates
│   └── utils/              # Utility functions
├── agents/                 # CamelAIOrg Agents
│   ├── agent_integration.py # Agent implementation
│   ├── agent_server.py     # Agent API server
│   └── requirements.txt    # Python dependencies
├── Dockerfile              # MCP Server Dockerfile
├── docker-compose.yml      # Docker Compose configuration
├── .env.example            # Example environment variables
└── README.md               # Project documentation

Docker を使わずに実行する

Docker を使わずに MCP サーバーを実行するには：

cd server
pip install -r requirements.txt
python app.py

Docker を使わずにエージェントサービスを実行するには：

cd agents
pip install -r requirements.txt
python agent_server.py

ライセンス

MIT

謝辞

• Google Forms API
• エージェントフレームワークを提供する CamelAIOrg
• Model Context Protocol（MCP）仕様