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Streamlit LangChain MCP Server GitHub

Streamlit LangChain MCP Server GitHub

ローカル
github.com/ryokosugeAI・エージェント081 週間前に更新

Streamlit LangChain MCP Server GitHub について

GitHubユーザーの最近のプルリクエストを基に性格を分析するStreamlitアプリです。LangChainとMCP経由のGitHubデータ連携を組み合わせ、分析結果を生成します。

主な機能

  1. 01最近のプルリクエストから性格を分析
  2. 02Streamlitの入力・結果画面
  3. 03LangChainによる自然言語処理
  4. 04MCP経由でGitHubデータにアクセス

活用シーン

  1. 01GitHubユーザー名からプロフィールを生成
  2. 02最近のプルリクエストに基づく洞察を確認

MCP 対応

MCPサーバーを使ってGitHubデータに接続し、分析に利用します。

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

プロジェクトの README より

Streamlit LangChain MCP Server GitHub

このプロジェクトは、GitHubのプルリクエストを基に性格診断を行うStreamlitベースのアプリケーションです。LangChain、AWSサービス、Model Context Protocol (MCP) を活用してGitHubデータと連携し、インサイトを生成します。

特徴

  • GitHub性格診断: GitHubユーザーの直近のプルリクエストを基に性格を分析します。
  • Streamlitインターフェース: ユーザーフレンドリーな入力と結果表示のインターフェース。
  • LangChain統合: 自然言語処理とツールチェーンにLangChainを使用。
  • MCPサーバー: MCPサーバーを使用してGitHubデータと連携。

必要条件

  • Dev Container対応の環境(VS Code推奨)

使用方法

  1. リポジトリをクローンします:

    git clone <repository-url>
    cd streamlit-langchain-mcp-server-github
    
  2. Dev Containerを起動します:

    • VS Codeでプロジェクトを開き、Dev Containerを起動します。
  3. Streamlitアプリケーションを起動します:

    make dev
    
  4. ブラウザでアプリケーションを開きます: http://localhost:8501

  5. GitHubユーザー名を入力し、「診断する」をクリックして、プルリクエストを基にユーザーの性格を分析します。

開発

  • このプロジェクトでは ruff を使用してコードのリントとフォーマットを行います。エディタがPythonファイルに対して ruff を使用するよう設定してください。
  • .vscode/settings.json ファイルには、フォーマットを一貫させるための推奨エディタ設定が含まれています。

ライセンス

ライセンス情報をここに記載してください。

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コメント

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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。