MCP Autogen Sse Stdio

🚀 🤖 自動人 MCP サーバーサンプルと AutoGen の統合

このリポジトリは、AutoGen フレームワークで Model Context Protocol (MCP) を用いてツールを統合する実際のデモを示しています。

主な機能の展示：

• 双 MCP 統合：AutoGen エージェントを次のサーバーに接続する方法を示します。
  • ローカルツールサーバー (math_server.py) は Stdio 転送プロトコルを使用します。
  • リモートツールサーバー (Apify の RAG ウェブブラウザーロール) は Server-Sent Events (SSE) 転送プロトコルを使用します。
• ローカルツールの例：簡単な電卓 (add, multiply) が math_server.py を通じてローカルで動作します。
• リモートツールの例：Apify の RAG ウェブブラウザーロール を利用し、その MCP サーバー を通じてウェブ検索とコンテンツ取得を行います。
• AutoGen エージェント：AssistantAgent は上記のツールセットを使用してユーザーの質問に回答するように設定されています。

目的：MCP が AI エージェントに対して、標準化された通信プロトコル (Stdio と SSE) を通じて、ローカルまたはリモートのホストされたツールにアクセスできる柔軟性を提供することを示すことです。

シナリオ：サンプルエージェントは 2 種類の質問に回答できます。

1. 数学の質問 ((3 + 5) x 12?) は、ローカルの math_server.py を使用することが想定されます。
2. 最新のニュースの要求 ("イランと米国の交渉の最新ニュースを要約して...") は、Apify のウェブブラウジングツールを使用することが想定されます。

📚 使用されるライブラリとフレームワーク

• AutoGen：AI エージェントフレームワーク (autogen_agentchat, autogen_core, autogen_ext)
• MCP：ツール統合に使用されるモデルコンテキストプロトコル
• Python-dotenv：環境変数管理に使用
• OpenAI API：LLM 機能を提供
• Apify API：ウェブブラウジング機能を提供

📦 インストール

以下の手順に従って環境を設定してください。

1. 前提条件：

   • Python 3.12 がインストールされていることを確認してください。
   • uv がインストールされていない場合は、以下のコマンドを実行してインストールしてください。

     pip install uv
     

2. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/yourusername/autogen-mcp-example.git
   cd autogen-mcp-example
   

3. 依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 環境変数を設定する：

   • プロジェクトのルートディレクトリに config.py ファイルを作成し、以下の内容を追加してください。

     API_KEY = "your_api_key_here"
     

   • 必要に応じて他の環境変数も設定してください。

💻 使用例

基本的な使用法

1. エージェントを起動する：

   python main.py
   

2. エージェントを使用する：

   • 数学の質問を送信する：

     curl -X POST "http://localhost:8000/math" -d '{"expression": "(3+5)*2"}'
     

   • ニュースの要求を送信する：

     curl -X POST "http://localhost:8000/news" -d '{"query": "イランと米国の最新交渉"}'
     

🔧 技術詳細

ユーザー → AutoGen エージェント → MCP ツール → 結果 → ユーザー

このサンプルは、MCP を使用してさまざまなタイプのツールをエージェントに簡単に統合する方法を示しています！

⚠️ 重要提示

インストールまたは実行中に問題が発生した場合は、FAQ を参照するか、プロジェクトのメンテナに連絡してください。