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Slackbot MCP

Slackbot MCP

ローカル
github.com/adamkleingitAI・エージェント078 週間前に更新
リポジトリ

Slackbot MCP について

Slackbot MCPは、LLMによる応答とMCPツール連携を組み合わせたSlackボットです。複数ボットの管理、スレッド単位の会話、チャンネル別設定に対応します。

主な機能

  1. 01Slack Events API連携
  2. 02LLMによる応答
  3. 03MCPツール連携
  4. 04複数ボットの管理
  5. 05スレッドを考慮した会話
  6. 06チャンネル別設定

活用シーン

  1. 01SlackでLLMの応答を提供
  2. 02Slackの会話でMCPツールを利用
  3. 03チャンネルごとに動作を設定
  4. 04複数のSlackボットを管理

MCP 対応

Slackbotの会話にMCPツールを統合し、LLM搭載ボットから利用できます。

#slackbot#llm-agent#mcp-integration

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

Slackbot MCP

MCP 統合機能を備えた、LLM を活用する高機能な Slack ボットです。

機能

  • Events API による Slack 統合
  • LLM を活用した応答
  • MCP ツール統合
  • 複数ボットの管理
  • スレッドを考慮した会話
  • チャンネルごとの設定

前提条件

  • Python 3.9+
  • 依存関係の管理に使用する Poetry
  • Docker と Docker Compose
  • PostgreSQL
  • Redis

開発環境のセットアップ

  1. リポジトリをクローンします：
git clone <repository-url>
cd slackbot-mcp
  1. 依存関係をインストールします：
poetry install
  1. pre-commit フックを設定します：
poetry run pre-commit install
  1. 環境設定ファイルのサンプルをコピーします：
cp .env.example .env
  1. 開発環境を起動します：
docker-compose up -d
  1. マイグレーションを実行します：
poetry run alembic upgrade head
  1. 開発サーバーを起動します：
poetry run uvicorn src.slackbot.api.main:app --reload

プロジェクト構成

slackbot-mcp/
├── src/
│   └── slackbot/
│       ├── api/        # FastAPI application and endpoints
│       ├── core/       # Core business logic
│       ├── models/     # SQLAlchemy models
│       ├── services/   # External service integrations
│       └── utils/      # Utility functions
├── tests/
│   ├── unit/          # Unit tests
│   └── integration/   # Integration tests
├── scripts/           # Utility scripts
├── alembic/           # Database migrations
└── docker/           # Docker configuration files

コントリビューション

  1. 機能用の新しいブランチを作成します
  2. 変更を加えます
  3. テストを実行します：poetry run pytest
  4. プルリクエストを送信します

ライセンス

[選択したライセンス]

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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。