Mcpadapt

🚀 MCPAdapt

MCPAdapt は、様々なモデルやツールを異なる対話型人工知能フレームワークに接続するためのアダプターです。複数の人気の人工知能フレームワークをサポートし、ユーザーは簡単な設定でリモートまたはローカルの MCP サーバー上のツールを呼び出すことができます。

🚀 クイックスタート

基本的な使用法

from mcpadapt import MCPAdapt

# アダプターを初期化する
adapter = MCPAdapt()

# ツールを登録する
adapter.register_tool(tool_name, tool_function)

# ツールを呼び出す
result = adapter.call_tool(tool_name, parameters)

サポートされているフレームワーク

• Smolagents
• LangChain
• CrewAI
• Google GenAI

✨ 主な機能

1. 多フレームワークサポート：複数の人気の人工知能フレームワークに簡単に接続できます。
2. 柔軟な設定：簡単なパラメータ設定で MCP サーバー上のツールを呼び出すことができます。
3. 拡張性が高い：新しいフレームワークやツールのサポートを簡単に追加できます。

📦 インストール

pip を使用してインストールします：

pip install mcpadapt

💻 使用例

基本的な使用法

from mcpadapt import MCPAdapt

# アダプターを初期化する
adapter = MCPAdapt()

# ツールを登録する
adapter.register_tool(tool_name, tool_function)

# ツールを呼び出す
result = adapter.call_tool(tool_name, parameters)

高度な使用法

リモート MCP サーバー

from mcpadapt import MCPAdapt

# アダプターを初期化し、リモート MCP サーバーに接続する
adapter = MCPAdapt(remote_server="your-mcp-server-url")

# 簡単なツール関数を定義する
def your_tool_function(parameters):
    # パラメータを処理し、結果を返す
    return {"result": "tool executed successfully"}

# ツールを登録する
adapter.register_tool("your_tool_name", your_tool_function)

# ツールを呼び出す
response = adapter.call_tool("your_tool_name", parameters={"key": "value"})

print(response)

ローカル MCP サーバー

from mcpadapt import MCPAdapt, serve

# アダプターを初期化し、ローカル MCP サーバーを起動する
adapter = MCPAdapt()
serve(adapter, port=8000)

# 簡単なツール関数を定義する
def your_tool_function(parameters):
    # パラメータを処理し、結果を返す
    return {"result": "tool executed successfully"}

# ツールを登録する
adapter.register_tool("your_tool_name", your_tool_function)

📚 ドキュメント

新しいフレームワークのサポートを追加する方法

1. アダプタークラスを作成する：src/mcpadapt/{name_of_your_framework}_adapter.py で新しいアダプタークラスを作成します。

from mcpadapt.base_adapter import ToolAdapter
from typing import Callable, Any

class YourFrameworkAdapter(ToolAdapter):
    def adapt(
        self,
        func: Callable[[dict | None], mcp.types.CallToolResult],
        mcp_tool: mcp.types.Tool,
    ) -> YourFramework.Tool:
        # 単純な関数と MCP ツール（JSON Schema）をあなたのフレームワークのツールに変換する方法を実装する
        pass
    
    def async_adapt(
        self,
        afunc: Callable[[dict | None], Coroutine[Any, Any, mcp.types.CallToolResult]],
        mcp_tool: mcp.types.Tool,
    ) -> YourFramework.Tool:
        # あなたのフレームワークが非同期関数をサポートする場合は、async_adapt を使用する
        pass

2. テストと提出：実装が完了したら、適切なテストケースを追加し、リポジトリに提出してコミュニティと共有してください。

🔧 技術詳細

プロジェクトのロードマップ

• 完了した項目：

  • 複数のアダプター作成をサポートする初期フレームワーク。
  • Smolagents、LangChain、CrewAI、Google GenAI などの主流フレームワークをサポート。
  • リモート MCP サーバーとローカルサーバーの接続をサポート。

• 将来の計画：

  • より多くの AI フレームワーク（Pydantic - OpenAI など）のサポートを追加する。
  • ドキュメントを改善し、より多くの例とチュートリアルを追加する。
  • パフォーマンスと安定性を向上させる。

📄 ライセンス

このプロジェクトのライセンスについては、こちらを参照してください。

貢献者

このプロジェクトに貢献してくれたすべての開発者とメンテナに感謝します。

コアメンテナ：

• @grll

貢献者：

• @murawakimitsuhiro
• @joejoe2
• @tisDDM
• @sysradium

MCPAdapt へのご支援ありがとうございます！