MCP AI Agents LAB 🤖📚

MCP AI Agents LAB 🤖📚

Model Context Protocol (MCP) + AI エージェント：標準化されたコンテキストプロトコルを活用した AI エージェントアーキテクチャを探求、実装、文書化するための高度なプロジェクト群です。

このリポジトリは、最先端の MCP ベースのエージェントシステムをまとめたハブであり、完全なドキュメント、プロトコルガイド、オープンソースツールを提供します。

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🚀 このプロジェクト群に含まれるプロジェクト

• 🧠 MCP Agent Framework：Model Context Protocol を介して通信する、モジュール式で相互運用可能な AI エージェントを構築します。
• 🔄 MCP Message Handler：コンテキストの注入とプロトコルメッセージのフォーマットに対応する汎用ハンドラーです。
• 📦 Dataset Tools：実世界のコンテキストデータを MCP 準拠のデータセットに変換するツールです。
• 📝 Context Chain Builder：複数の MCP メッセージの連鎖を自動化し、複雑なタスクをシミュレートします。
• 🌐 MCP Proxy Layer：MCP エージェントを API、データベース、モデル（LLM、RAG システム）に接続するミドルウェアです。
• 🤖 Example Agents：MCP のみを基盤として構築された、参考用の AI エージェント（タスク実行エージェント、要約エージェント、計画エージェント）です。

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📚 ドキュメント

詳細なガイドと技術解説をご覧ください。

• 🌐 Model Context Protocol とは？
• 🛠️ MCP エージェントの構築
• 📦 MCP メッセージ形式の仕様
• 🔗 MCP コンテキストの連鎖
• 🧑‍💻 サンプルエージェントの実行

📖 まずはこちら： はじめに

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🌐 便利な外部リンク

• 📄 MCP 公式仕様：https://modelcontext.org/spec
• 💬 MCP コミュニティフォーラム：https://community.modelcontext.org
• 🔗 LangChain MCP 統合：https://github.com/langchain-ai/langchain
• 🧩 OpenAI MCP リソース：https://platform.openai.com/docs

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🔧 要件

• Python 3.10+
• pydantic、requests、fastapi（プロトコルサーバー用）
• 任意：torch、transformers（LLM を活用するエージェント用）

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🏃‍♂️ クイックスタート

# Clone the repo
git clone https://github.com/yourusername/mcp_ai_lab.git
cd mcp_ai_lab

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

# Run an example agent
python agents/example_agent.py