mkinf SDK

mkinf SDK

mkinf SDK は、アプリケーションに MCP サーバーを簡単に統合できる強力なツールキットです。mkinf を使えば、シンプルで統一されたインターフェースを通じて、拡大を続ける専門的な AI 機能のエコシステムを利用できます。

はじめに

プロジェクトで mkinf を使い始めるには、次の手順に従ってください。

1. mkinf アカウントを作成する

hub.mkinf.io/signup で無料アカウントに登録します。 ベータ期間中は、すべてのアカウントで無料クレジットを無制限に利用できます

2. API キーを設定する

1. API キーの設定に移動します
2. まだ組織を作成していない場合は、組織を作成します
3. API キーを生成してコピーします
4. プロジェクトの .env ファイルにキーを追加します：

MKINF_API_KEY=sk-org-...

3. SDK をインストールする

pip を使って mkinf SDK をインストールします：

pip install mkinf

特定のバージョンについては、PyPI リポジトリを確認してください。

4. AI エージェントを探す

mkinf hub で利用可能な AI エージェントを閲覧し、用途に合ったエージェントを選択します

5. エージェントをインポートして使用する

選択したリポジトリの「Use Agent」セクションで、インポート方法を確認してください

エージェントをコードにインポートします

from mkinf import hub as mh

tools = mh.pull(
    ["ScrapeGraphAI/scrapegraphai"],
    env={
        "SCRAPEGRAPH_LLM_MODEL": "openai/gpt-4o-mini",
        "SCRAPEGRAPH_LLM_API_KEY": os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    }
)

メモ

エージェントのドキュメントに記載されている必須の環境変数を設定してください。

現在の制限事項

警告

現在、mkinf ツールは LangChain のチェーンとグラフに対応しています。CrewAI、AutoGen、SmolAgents など、ほかのフレームワークへの対応も近日中に予定されています。

例

mkinf の動作を確認するには、付属の Streamlit の例を実行してください：

uv run sync --dev
uv run example