Crewai Claude

CrewAI CrewはcrewAIフレームワークに基づく多エージェントAIシステムプロジェクトで、構成と協調を通じて複雑なタスクを完了することを目的としています。

人工知能チャットボット開発者ツール #多エージェント #タスク協調 #AIツール #REST API .Python

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更新時間 : 2025-04-28

MCPサーバーとは？

MCPサーバーはミドルウェアサービスで、REST APIを介してCrewAIツールを外部のAIモデル（Claudeなど）に公開します。異なるAIシステム間の橋渡し役を果たし、複雑なツール機能を簡単に呼び出せるようにします。

MCPサーバーの使い方は？

サーバーを起動し、HTTPリクエストで提供されるAPIエンドポイントを呼び出すだけで、さまざまなCrewAIツール機能を使用できます。GETとPOSTリクエスト方式をサポートしています。

適用シナリオ

外部のAIシステム（Claudeなど）にCrewAIツールをアクセスさせる必要がある場合；多AI協調システムを構築する場合；AIツールの呼び出しを集中管理する必要がある場合。

主要機能

ツールアクセスすべてのCrewAIツール（カスタムツール、ウェブ検索、データ分析機能など）にアクセスするための統一APIを提供します。

多モデルサポートClaudeなどの複数のLLMが標準HTTPプロトコルでツールにアクセスできるようにし、モデル間の協調を実現します。

REST APIインターフェースREST規格に準拠したAPI設計を提供し、さまざまなシステムに簡単に統合できます。

利点と制限

利点

AIツールの呼び出しプロセスを簡素化する

モデル間の協調をサポートする

ツールのアクセス権限を集中管理する

標準化されたAPIインターフェースを提供する

制限

追加のサーバープロセスを実行する必要がある

ネットワーク遅延がパフォーマンスに影響する可能性がある

現在のツールセットが限られている

使い方

依存関係のインストール

Python 3.10以上とuvツールがインストールされていることを確認してください。

サーバーの起動

提供されたコマンドを使用してMCPサーバーを起動します。

APIの呼び出し

HTTPリクエストでさまざまなツールのAPIエンドポイントにアクセスします。

使用例

ウェブ検索ClaudeにMCPを介してウェブ検索を実行させ、最新情報を取得する

データ分析MCPを介してデータ分析ツールを呼び出し、データセットを処理する

よくある質問

MCPサーバーはどのAIモデルをサポートしていますか？

カスタムツールを追加するにはどうすればいいですか？

サーバーのパフォーマンスはどうですか？

🚀 Crewaiチーム

このプロジェクトはcrewAIによってサポートされています。このテンプレートは、crewAIの強力で柔軟なフレームワークを利用して、多エージェントAIシステムを簡単にセットアップするのに役立ちます。エージェントが効果的に協力し、複雑なタスクを完了し、彼らの集団的な知恵と能力を最大化することを目指しています。

📦 インストール

システムにPython >=3.10 <3.13がインストールされていることを確認してください。このプロジェクトはUVを使用して依存関係を管理し、シームレスなセットアップと実行体験を提供します。

まず、まだインストールされていない場合は、uvをインストールします。

pip install uv

次に、プロジェクトディレクトリで依存関係をインストールします。

（オプション）依存関係をロックし、CLIコマンドを使用してインストールします。

crewai install

カスタマイズ

.envファイルにOPENAI_API_KEYを追加してください

src/crewai/config/agents.yamlを編集して、エージェントを定義します。
src/crewai/config/tasks.yamlを編集して、タスクを定義します。
src/crewai/crew.pyを編集して、独自のロジック、ツール、および特定のパラメータを追加します。
src/crewai/main.pyを編集して、エージェントとタスクのカスタム入力を追加します。

💻 使用例

基本的な使用法

順序チーム

Crewaiチームを起動してタスクの実行を開始するには、プロジェクトのルートフォルダから以下のコマンドを実行します。

$ crewai run

このコマンドは、Crewai Crewを初期化し、エージェントを組み立て、設定で定義した方法でタスクを割り当てます。

変更を加えていない例では、ルートディレクトリにreport.mdファイルが作成され、LLMの研究結果が含まれます。

階層チーム

このプロジェクトには、各エージェントが特定のツールを専門とする階層実装も含まれています。階層チームを実行するには、以下のコマンドを実行します。

$ hierarchical

または

$ run_hierarchical

これにより、階層プロセスの出力が表示されるhierarchical_result.mdファイルが作成されます。

階層実装の詳細については、src/crewai/hierarchical/README.mdを参照してください。

高度な使用法

モデル制御プロトコル（MCP）の統合

このプロジェクトには、REST APIを介してCrewAIツールを公開するMCPサーバーが含まれています。これにより、Claudeや他のLLMがCrewAIツールにアクセスして利用できるようになります。

MCPサーバーの起動

$ start_mcp

または直接実行します。

$ python -m mcp.run_server

デフォルトでは、サーバーは0.0.0.0:8000で実行されます。以下のようにカスタマイズできます。

$ start_mcp --host 127.0.0.1 --port 9000

利用可能なMCPツール

MCPサーバーは、以下のツールへのアクセスを提供します。

カスタムCrewAIツール
ウェブ検索機能
データ分析機能

詳細については、mcp/README.mdを参照してください。

📚 ドキュメント

Crewaiチームは複数のAIエージェントで構成されており、各エージェントには独自の役割、目標、およびツールがあります。これらのエージェントは、config/tasks.yamlで定義されたタスクに協力して取り組み、複雑な目標を達成するために彼らの集団的なスキルを活用します。config/agents.yamlファイルには、チーム内の各エージェントの能力と設定が概要されています。