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n8n AI Agent for DVM MCP

n8n AI Agent for DVM MCP

ローカル
github.com/belokolekAI・エージェント178 週間前に更新

n8n AI Agent for DVM MCP について

Nostr上でDVMとして提供されるMCPツールを発見し、利用するAIエージェントのn8nワークフロー例です。ローカルに導入されていないツールを使う構成向けに、検索からリクエスト送信、応答の取得までを行います。

主な機能

  1. 01Nostr上のDVM MCPツール検索
  2. 02ツールへのリクエスト送信
  3. 03応答の待機と取得
  4. 04n8nサブワークフローによる呼び出し制御

活用シーン

  1. 01未導入のMCPツールの検索
  2. 02Nostr経由でのリモートツール呼び出し
  3. 03ツールの応答を使ったエージェントの返信

MCP 対応

DVMCPを介して、Nostr上でMCPサーバーが提供するツールを発見し、呼び出します。リクエストを送信し、応答を待って結果を読み取ります。

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

DVM MCP 向け n8n AI エージェント

これらのワークフローは、Nostr ネットワーク上でデータ販売マシン(DVM)として提供される Model Context Protocol(MCP)サーバーツールを利用する AI エージェントを作成します。

ツールを必要とするプロンプトを受け取ると、エージェントは次の処理を行います。

  • 利用可能なツールを使うために、ネットワークを検索します。
  • ネットワーク経由でツールにリクエストを送信します。
  • 必要に応じて、ツールからの応答を待ちます。
  • ツールからの応答を読み取り、ユーザーに返信します。

これが興味深い理由:

  • LLM が MCP ツールを使うには、通常、MCP サーバーが LLM と同じシステム上に存在する必要があります。
  • LLM が、まだインストールされていない MCP サーバーやツールを見つけるための方法はありませんでした。
  • データ販売マシンを使うと、LLM は Nostr ネットワーク経由でツールを見つけて利用できます。
  • この AI エージェントの例では、Nostr ネットワーク上の DVM としてツールを検索することで、まだインストールされていない MCP ツールを AI が見つけて利用できることを示します。

テクノロジー

  • MCP:Model Context Protocol は、AI エージェントがデータソースやツールにアクセスできるようにするオープンプロトコルです。詳細はこちら
  • DVM:データ販売マシンは、Nostr ネットワーク上のクエリを監視し、応答します。詳細はこちら
  • DVMCP:Data Vending Machine Context Protocol は、Model Context Protocol サーバーと Nostr のデータ販売マシンのエコシステムを橋渡しします。あらゆる MCP サーバーがネットワーク経由であらゆるツールを提供でき、あらゆるエージェントクライアントが、どのサーバーが提供するツールにもアクセスできます。Gzuuus による DVMCPとBelieveTheHype による NostrDVMをご覧ください。
  • n8n:Langchain ツールエージェントを作成するのにとても便利なローコードプラットフォームです。詳細はこちら

前提条件

  • n8n:システムにセルフホスト版の n8n をインストールしてください。n8n のウェブサイトの手順を参照できます。
  • Nostrobots:n8n のウェブサイトの手順に従って、OcknamoによるNostrobots Community Nodesをインストールしてください。これにより、n8n インスタンスに Nostr ツールが追加されます。
  • Github から n8n にワークフローを追加する:5 つのワークフローを n8n に追加します。1. Github で Raw .json の URL をコピーします(例)。2. n8n で新しいワークフローを作成し、「...」をクリックして「Import from URL」を選択します。
  • 認証情報:OpenAI API(またはその他の LLM)、SerpAPI、Nostr 秘密鍵(Nsec)、Postgresql/Supabase の認証情報を追加します。
  • 設定:Set Variables ノードで設定するワークフロー変数:アシスタント名、アシスタントの Npub、Nostr リレー、ユーザーのローカライズ設定。

Nostr 秘密鍵を持っていない場合は、NostrTool.comで生成できます。

コンポーネントワークフロー

DVMCP Agent v1.0 ワークフローのスクリーンショット

メインワークフローは DVMCP Agent Example v1.0 です。

以下の 4 つのツールサブワークフローと併せて使用してください。

  • AI Tool – Nostr DVMCP サーバーを検索
  • AI Tool – Nostr DVMCP サーバークエリを送信
  • AI Tool – 待機
  • AI Tool – Nostr DVMCP サーバーの応答を読み取り
インストール時の初期設定
  • DVMCP Agent を Tools Subworkflows に接続する必要があります。
  • 初回インストール時に、これらを手動で再接続する必要がある場合があります。再接続するには、DVMCP Agent Example v1.0 を開き、各ツールのノードをクリックして、データベースから正しいサブワークフローを選択します。
  • 認証情報は、DVMCP Agent Example v1.0 ワークフローと Post Nostr DVMCP Server Query サブワークフローの両方に入力する必要があります。

仕組み

エージェントは、ユーザーのニーズを満たすためにツールを順番に使用するようプロンプトで指示されます。システムプロンプトの抜粋を以下に示します。

**Tips for DVM Use**

- If your User requests something where you would need a tool, but do not have a tool, query for DVM MCP server tools on Nostr, and where you find a relevant tool, ask your User if you should use it.

- If your User requests to use a tool, follow these steps in sequence:

1) post your request to the MCP server
2) wait for 15 seconds
3) read the response from the MCP server
4) if there is no response from the MCP server and less than 45 seconds have passed –
Then go back to step 2 and repeat.
Else continue.
5) perform any final steps or required localisation (e.g. query forex and convert USD to local currency)

システムプロンプトとワークフローは、ユースケースに合わせて変更できます。

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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。