Pydantic Ai MCP Agent With Chainlit

🚀 PydanticとChainlitを使用したAIエージェント MCPエージェント

このプロジェクトは、PydanticとChainlitを活用した強力なAIエージェントで、MCP（多命令プロトコル）を統合することで、ウェブブラウジングとインタラクションを実現しています。

🚀 クイックスタート

このAIエージェントを使用することで、自動化されたウェブブラウジングやローカルの大規模言語モデルを活用したインタラクションが可能になります。以下の手順に従ってセットアップしてください。

✨ 主な機能

• 自動化されたインタラクションを備えたウェブブラウジング機能
• ローカルの大規模言語モデルをサポートするためのOllamaの統合
• Chainlitに基づく対話型チャットインターフェイス
• Pydanticモデルを使用した型安全なデータ処理
• 設定可能なMCPサーバーの統合

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8以上
• Node.jsとnpm（MCPサーバー用）
• ローカルにインストールされたOllama
• MCPサーバーへのアクセス権限

インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/RyanNg1403/pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit.git
cd pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit

2. Pythonの依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

3. Node.jsの依存関係をインストールします：

npm install

設定手順

1. 設定ファイルのテンプレートをコピーします：

cp mcp_config.template.json mcp_config.json

2. テキストエディタを使用してmcp_config.jsonを編集し、実際のニーズに合わせて設定情報を入力します。このファイルはセキュリティ上の理由でGitによって無視されます。

💻 使用例

基本的な使用法

Chainlitインターフェイスを実行する場合：

chainlit run pydantic_mcp_chainlit.py

エージェントを直接実行する場合：

python pydantic_mcp_agent.py

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

• pydantic_mcp_agent.py：コアエージェントの実装ファイル
• pydantic_mcp_chainlit.py：Chainlitインターフェイスの実装ファイル
• mcp_client.py：MCPクライアントの実装ファイル
• requirements.txt：Pythonの依存関係リスト
• mcp_config.template.json：設定ファイルのテンプレート
• .gitignore：Gitが無視するファイルを指定するファイル

環境変数

.envファイルで以下の環境変数を設定してください：

• EXA_API_KEY：あなたのMCP APIキー
• OLLAMA_HOST：Ollamaサービスのアドレス（デフォルトはhttp://localhost:11434）

貢献の方法

1. このプロジェクトのリポジトリをForkします。
2. 機能ブランチを作成します（例：git checkout -b feature/amazing-feature）。
3. 変更をコミットします（例：git commit -m '添加神奇的功能'）。
4. ブランチをリモートリポジトリにプッシュします（例：git push origin feature/amazing-feature）。
5. Pull Requestを提出します。