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
- 01最近のプルリクエストから性格を分析
- 02Streamlitの入力・結果画面
- 03LangChainによる自然言語処理
- 04MCP経由でGitHubデータにアクセス
活用シーン
- 01GitHubユーザー名からプロフィールを生成
- 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。
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。
ツール
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
-
リポジトリをクローンします:
git clone <repository-url> cd streamlit-langchain-mcp-server-github -
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。
-
Streamlitアプリケーションを起動します:
make dev -
ブラウザでアプリケーションを開きます:
http://localhost:8501 -
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。
謝辞
コメント
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。