Flex MCP Agent

🚀 Flex MCP エージェント

このエージェントは、天気データの取得、Confluence とのやり取り、メール送信機能を統合しています。構造化されたチャットエージェントを通じてユーザーとやり取りし、ユーザー入力に基づいてタスクを実行します。このプロジェクトでは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を利用して、エージェントとそのデータソース間のやり取りを標準化しています。

🚀 クイックスタート

Flex MCP エージェントを使用することで、天気データの取得、メール送信、Confluence とのやり取りなどのタスクを自動化できます。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

• 天気データの取得: 指定した座標の位置の現在の天気データを取得できます。
• メール送信: SendGrid サービスを使用してメールを送信できます。
• Confluence との統合: Confluence プラットフォームとやり取りできます。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

   git clone git@github.com:MahithChigurupati/Flex-MCP-Agent.git
   cd Flex-MCP-Agent
   

2. 仮想環境を作成する

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 依存関係をインストールする

   pip install -r requirements.txt
   

4. 設定する
   • config.example.json を config.json にコピーし、必要に応じて URL と転送方法を更新します。
   • .env.example を .env にコピーし、必要な環境変数（例: SENDGRID_API_KEY や FROM_EMAIL）を記入します。
5. サーバーを起動する
   • 天気サーバーを起動する:

     python mcp_weather_server.py
     

   • メールサーバーを起動する:

     python mcp_email_server.py
     

   • Confluence MCP サーバーについては、別の Git リポジトリを参照してクローンと設定を行ってください。
6. エージェントを実行する

   python mcp_agent.py
   

💻 使用例

基本的な使用法

エージェントを起動し、ユーザー入力に基づいてタスクを実行できます。

python mcp_agent.py

📚 ドキュメント

モデルコンテキストプロトコル (MCP)

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLMs) にコンテキストを提供する方法を規範化するためのオープンプロトコルです。これは、AI アプリケーションの USB-C ポートのようなもので、AI モデルとさまざまなデータソースやツールを接続する標準化された方法を提供します。このプロトコルは、安全な双方向接続を通じて、データソースと AI 駆動ツール間のシームレスな統合を実現します。

プロジェクト構造

• mcp_weather_server.py：Open-Meteo API を使用して天気データを提供するサーバー。
• mcp_email_server.py：SendGrid API を使用してメールを送信するサーバー。
• mcp_agent.py：エージェントの主要なスクリプトで、エージェントの初期化、設定の読み込み、ユーザー入力の処理を担当します。
• prompt.py：エージェントのシステムプロンプトを含むファイルで、その動作と応答をガイドします。
• config.example.json：サーバー URL と転送方法を設定するためのサンプル設定ファイル。
• requirements.txt：プロジェクトに必要な Python 依存関係を列挙したファイル。
• .env.example：必要な環境変数を設定するためのサンプル環境ファイル。

環境変数

依存関係

このプロジェクトでは、以下の Python パッケージが必要です。

• langchain_mcp_adapters
• langchain_openai
• langchain
• python-dotenv
• sendgrid