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AI-powered chat system with multiple MCP servers.

AI-powered chat system with multiple MCP servers.

ローカル
github.com/kira1228AI・エージェント279 週間前に更新

AI-powered chat system with multiple MCP servers. について

このPython製チャットクライアントは、Claudeをfilesystem、Slack、Brave-SearchのMCPサーバーに接続します。質問に応じて、ローカルファイル、Slackの会話、ウェブ検索を使い分けます。

主な機能

  1. 01filesystem、Slack、Brave-Searchへの接続
  2. 02指定したローカルフォルダーの検索
  3. 03Slackの会話とチャンネルへのアクセス
  4. 04Brave-Searchによるウェブ検索
  5. 05質問に応じたサーバーの選択

活用シーン

  1. 01ローカル文書からの情報検索
  2. 02Slackの会話内容の確認
  3. 03最新情報のウェブ検索

MCP 対応

このチャットクライアントはfilesystem、Slack、Brave-Searchの複数のMCPサーバーに接続し、質問に応じて利用先を選びます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

複数の MCP サーバーを備えた AI 搭載チャットシステム

🌟 概要

MCP は、ホストアプリケーションが複数の AI サーバーにシームレスに接続できる強力なクライアント・サーバーアーキテクチャです。このシステムは、以下の専門的な MCP サーバーを通じて、機能を強化します。

  • MCP Filesystem: Claude が指定したローカルフォルダーを検索し、情報を取得できるようにします。これにより、ドキュメントやファイルを AI から利用できるようになります。

  • MCP Slack Server: Slack ワークスペースに接続し、Claude が会話、チャンネル、共有リソースにアクセスして参照できるようにします。

  • MCP Brave-Search: リアルタイムのウェブ検索機能を提供し、Claude がインターネットから最新情報を見つけて活用できるようにします。

このシステムは、ユーザーのクエリに基づいて、どのサーバーを使用するかをインテリジェントに判断します。Claude は質問を自動的に分析し、ローカルファイルを検索するか、Slack の履歴を確認するか、ウェブ検索を実行するかを決定します。明示的な指示は必要ありません。

全体的なアーキテクチャ 🛠️

MCP は基本的にクライアント・サーバーアーキテクチャに従っており、ホストアプリケーションは複数のサーバーに接続できます。

MCP アーキテクチャ図

はじめましょう! 🚀

前提条件 🤝

このプロジェクトを実行するには、uv をインストールする必要があります。

# MacOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
セットアップ ⚙️
  1. リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/kira1228/mcp-chat-bot.git
cd mcp-chat-bot
  1. API キーを記載した .env ファイルを作成します。
# Create the .env file
touch .env

# Add your API credentials
# ANTHROPIC_API_KEY: Used for Claude AI integration
echo "ANTHROPIC_API_KEY=<your api key>" >> .env

# SLACK_BOT_TOKEN & SLACK_TEAM_ID: Required for Slack integration
echo "SLACK_BOT_TOKEN=<your api key>" >> .env
echo "SLACK_TEAM_ID=<your api key>" >> .env

# BRAVE_API_KEY: Used for Brave search capabilities
echo "BRAVE_API_KEY=<your api key>" >> .env
  1. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。
# MacOS/Linux
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync

# Windows
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv sync
使用方法 💻

サーバーの引数を指定してクライアントを実行します。

uv run client.py path/to/dir/you/want/to/use

参考資料 📚

ライセンス 🔑

この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。MIT License の利用規約に従うことを条件に、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳しくは、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。