Pydantic MCP Agent with Chainlit

Pydantic MCP Agent with Chainlit

Pydantic と Chainlit を使用した強力な AI エージェントの実装です。MCP（マルチコマンドプロトコル）を通じて、ウェブの閲覧や操作を行えます。

特長

• 自動操作に対応したウェブ閲覧機能
• ローカル LLM をサポートする Ollama との統合
• Chainlit ベースの対話型チャットインターフェース
• 型安全なデータ処理のための Pydantic モデル
• 設定可能な MCP サーバーとの統合

前提条件

• Python 3.8+
• Node.js と npm（MCP サーバー用）
• Ollama のローカルインストール
• MCP サーバーへのアクセス

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/RyanNg1403/pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit.git
cd pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit

2. Python の依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

3. Node.js の依存関係をインストールします：

npm install

設定

1. 設定ファイルのテンプレートをコピーします：

cp mcp_config.template.json mcp_config.json

2. mcp_config.json を編集して、設定を行います。このファイルはセキュリティ上の理由から git の追跡対象外です。

使い方

Chainlit インターフェースの実行

chainlit run pydantic_mcp_chainlit.py

エージェントを直接実行

python pydantic_mcp_agent.py

プロジェクト構成

• pydantic_mcp_agent.py：エージェントのコア実装
• pydantic_mcp_chainlit.py：Chainlit インターフェースの実装
• mcp_client.py：MCP クライアントの実装
• requirements.txt：Python の依存関係
• mcp_config.template.json：設定用テンプレート
• .gitignore：git で追跡対象外にするファイルを指定

環境変数

以下の環境変数を .env ファイルに設定できます：

• EXA_API_KEY：MCP API キー
• OLLAMA_HOST：Ollama ホストのアドレス（デフォルト：http://localhost:11434）

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します