Automcp

🚀 自動プロキシアダプター作成ガイド

このガイドでは、AutomCPを使用して自動的にプロキシアダプターを作成する方法を説明します。AutomCPを使用することで、新しいプロキシフレームワークに対応したアダプターを簡単に作成できます。

🚀 クイックスタート

AutomCPを使用するには、まずインストールする必要があります。以下の手順に従ってインストールしてください。

📦 インストール

AutomCPを使用するには、以下のいずれかの方法でインストールしてください。

pipを使用したインストール

pip install automcp

GitHubからのクローンと実行

git clone https://github.com/your-repository/automcp.git
cd automcp && python -m pip install .

新しいプロキシアダプターの作成

新しいアダプターファイルを生成するには、以下のコマンドを使用します。

automcp init new_adapter

💻 使用例

基本的な使用法

新しいプロキシアダプターを作成するには、以下の手順に従ってください。

ステップ1: automcp/adapters/ディレクトリに新しいPythonファイルを作成します。例えば、framework.pyという名前のファイルを作成します。

ステップ2: 以下のコードテンプレートに従ってアダプターを作成します。

# automcp/adapters/framework.py
import json
import contextlib
import io
from typing import Any, Callable, Type
from pydantic import BaseModel

def create_framework_adapter(
    agent_instance: Any,
    name: str,
    description: str,
    input_schema: Type[BaseModel],
) -> Callable:
    """指定されたフレームワークと互換性のあるプロキシアダプターを作成します。"""

    # 入力スキーマ内のフィールド名とその型を取得します。
    schema_fields = input_schema.model_fields

    # 関数パラメータの文字列を生成します。
    params_str = ", ".join(
        f"{field_name}: {field_info.annotation.__name__}"
        for field_name, field_info in schema_fields.items()
    )

    # 入力スキーマを構築し、プロキシフレームワークのメソッドを呼び出すための関数本体を生成します。
    body_str = f"""def run_agent({params_str}):
        inputs = input_schema({', '.join(f'{name}={name}' for name in schema_fields)})
        with contextlib.redirect_stdout(io.StringIO()):
            result = agent_instance.framework_specific_run(inputs=inputs.model_dump())
        return result.framework_specific_result()
    """

    # 動的コードを実行するための名前空間を作成します。
    namespace = {
        "input_schema": input_schema,
        "agent_instance": agent_instance,
        "json": json,
        "contextlib": contextlib,
        "io": io,
    }

    # 関数定義を実行し、生成された関数を取得します。
    exec(body_str, namespace)
    run_agent = namespace["run_agent"]

    # 関数のメタデータを設定します。
    run_agent.__name__ = name
    run_agent.__doc__ = description

    return run_agent

高度な使用法

AwesomeFrameworkという新しいプロキシフレームワークに対応したアダプターを作成する例を示します。

# automcp/adapters/awesome_framework.py
from .base import AgentAdapter

class AwesomeFrameworkAdapter(AgentAdapter):
    def __init__(self, agent_instance, name, description, input_schema):
        super().__init__(agent_instance, name, description, input_schema)
        
    def create_adapter(self):
        return self.create_framework_adapter()
    
    @staticmethod
    def create_framework_adapter():
        # ここに具体的なアダプターロジックを実装します。
        pass

MCPクライアントとの統合

MCPクライアントと統合するには、以下の手順に従ってください。

ステップ1: プロジェクトのルートディレクトリに.cursorフォルダを作成します。

ステップ2: .cursorフォルダにmcp.jsonファイルを追加し、以下の内容を記述します。

{
    "mcpServers": {
        "my-awesome-adapter": {
            "type": "custom",
            "module": "awesome_framework_adapter",
            "class": "AwesomeFrameworkAdapter",
            "init": {
                "agent_instance": "path.to.your.agent.instance",
                "name": "Awesome Framework Adapter",
                "description": "A powerful framework for NLP tasks.",
                "input_schema": "path.to.input.schema.Model"
            }
        }
    }
}

⚠️ 重要提示

• すべてのモジュールとクラスのパスが正しいことを確認してください。
• 使用する前に、すべての必要な依存関係をインストールしてください。
• 本番環境では、適切な例外捕捉メカニズムを追加することをお勧めします。

以上の手順に従うことで、新しいプロキシフレームワークに対応したアダプターを簡単に作成し、様々なMCPクライアントに統合することができます。