Whatsapp MCP Server

🚀 🦉 OWL x WhatsApp MCP サーバー統合

このアプリケーションは、WhatsApp MCP サーバー と OWL マルチエージェントフレームワーク を統合し、直感的な Streamlit ユーザーインターフェイスを通じて、AI エージェントがあなたの WhatsApp データとやり取りできるようにします。

✨ 主な機能

• 🤖 マルチエージェント協調：CAMEL-AI と OWL フレームワークを利用して、動的なエージェント間のやり取りとタスク自動化を実現します。
• 📱 WhatsApp 統合：個人の WhatsApp メッセージ（メディアファイルを含む）にアクセスし、検索することができます。
• 📤 メッセージ送信：アプリを通じて、個人またはグループに直接メッセージを送信できます。
• 🔍 リアルタイム情報検索：ウェブ検索機能を利用して、最新の情報を取得します。
• 🌐 Streamlit インターフェイス：シームレスなやり取りを実現するための直感的なユーザーインターフェイスを提供します。

🔧 技術詳細

1. エージェントロール定義：CAMEL-AI の RolePlaying クラスを使用して、ユーザーとアシスタントのやり取りをシミュレートします。
2. ツールキット統合：MCPToolkit を統合して WhatsApp データにアクセスし、SearchToolkit を使ってウェブ検索を行います。
3. タスク実行：OWL フレームワークがエージェントを調整し、ユーザーの入力に基づいてタスクを実行します。
4. ユーザーインターフェイス：Streamlit アプリケーションがユーザーのタスクをキャプチャし、結果をリアルタイムで表示します。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/Bipul70701/WhatsApp_MCP_Server.git
   cd WhatsApp_MCP_Server
   

2. 仮想環境を作成する：

   python -m venv venv
   

3. 仮想環境をアクティブにする：

   • Windows システム：

     venv\Scripts\activate
     

   • macOS/Linux システム：

     source venv/bin/activate
     

4. 依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 環境変数を設定する：

   • .env_template を .env にリネームします。
   • 必要な API キーと設定を記入します。

6. MCP サーバーを設定する：

   • WhatsApp MCP サーバーをインストールして設定する：
     • WhatsApp MCP サーバーリポジトリ の説明に従って、サーバーをインストールして実行します。
     • サーバーが実行され、アクセス可能であることを確認します。

7. Streamlit アプリケーションを実行する：

   streamlit run project.py
   

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

owl-whatsapp-mcp/
├── project.py                # メインの Streamlit アプリケーション
├── owl/                      # OWL フレームワークとツール
│   └── utils/                # ツール関数とアシスタント
├── mcp_servers_config.json   # MCP サーバーの設定
├── requirements.txt          # 依存関係のリスト
├── .env_template             # 環境変数のサンプルファイル
└── README.md                 # プロジェクトドキュメント

主要コンポーネント

• CAMEL-AI：自律型エージェントの設計と管理に使用されるフレームワークです。
• OWL：リアルタイムタスク管理と協調のための最適化されたワークフロー学習です。
• MCPToolkit：WhatsApp データとのやり取りを促進します。
• SearchToolkit：ウェブ検索機能を実現します。
• Streamlit：ユーザーとのインタラクションを実現するためのインタラクティブな Web インターフェイスを提供します。

📄 ライセンス

謝辞

• CAMEL-AI：マルチエージェントフレームワーク。
• OWL：リアルタイムタスク管理と協調。
• WhatsApp MCP サーバー：WhatsApp データの統合。
• Streamlit：インタラクティブなユーザーインターフェイスの構築。

OWL x WhatsApp MCP サーバー プロジェクトにご関心いただき、ありがとうございます！何か質問や提案があれば、いつでもご連絡ください。