MCP

🚀 ジニーズのMCPエージェント

このプロジェクトは、FastMCPを使用して構築された多機能AIエージェントです。以下の機能を備えています。

• ✅ 一般的な法律の質問に答えるアラビア語の法律チャットボット。
• 🔍 Google検索ツール。
• 🧬 手書き数字画像を生成する変分自己符号化器（VAE）モデル。

📁 プロジェクト構造

├── main.py # MCPエージェントを実行するメインスクリプト
├── chatbot.py # アラビア語法律チャットボットのロジック
├── vae_model.py # VAEモデルの定義（エンコーダ、デコーダ、VAE）
├── output/ # モデルのチェックポイントと生成された画像
├── data/ # MNISTデータセット（自動ダウンロード）
├── VAE.ipynb # VAEモデルをトレーニングするためのJupyterノートブック
└── README.md # このドキュメントファイル

⚙️ 利用可能なMCPツール

1. legal_chat(query: str) → str

以下のような法律の質問に応答するアラビア語のチャットボットです。

• 年次有給休暇
• 離婚
• 監護権
• 雇用権利
• 賃貸契約

例:

{ "tool": "legal_chat", "input": "ما هي حقوقي في حال الطلاق؟" }

2. search_google(query: str) → str

デフォルトのブラウザでGoogle検索を開きます。

例:

{ "tool": "search_google", "input": "قانون العمل الأردني" }

3. vae_generate(n_images: int) → str

トレーニング済みのVAEモデルを使用して手書き数字画像を生成します。 Base64エンコードされたPNG画像を返します。

例:

{ "tool": "vae_generate", "input": { "n_images": 8 } }

🚀 クイックスタート

仮想環境の作成とアクティベーション

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windowsの場合は: .venv\Scripts\activate

依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

（オプション）VAEモデルのトレーニング

VAE.ipynbを使用してVAEモデルをトレーニングするか、output/vae_epoch_50.pthにある事前トレーニング済みのモデルを使用します。

MCPエージェントの実行

python main.py