Agent MCP Math Draw

🚀 基于MCPの数学描画クライアント

talk2mcp_math_draw_client.py は、数学計算と可視化描画機能を組み合わせたPythonアプリケーションです。Gemini AIモデルを利用して数学問題を処理し、対応する応答を生成します。

🚀 クイックスタート

この数学描画クライアントは、Gemini AIを活用して数学問題を解き、結果を視覚的に表示します。以下の手順に従って、クライアントを使用できます。

✨ 主な機能

実装済みの機能

• Gemini AIと統合し、数学問題を解決します。
• 描画機能で、数学結果を視覚的に表示します。
• 問題を解決するための反復手法（最大9回の反復）。
• 基本的な数学演算とASCII値の計算をサポートします。
• 結果を自動的にキャンバスに描画します。
• 基本的なエラー処理と復旧メカニズム。
• 簡単なキャンバス操作。
• 基本的なテキスト配置機能。
• 操作のタイムアウト制御（LLM操作のデフォルトタイムアウトは10秒）。
• セッション管理。
• ツールの実行とパラメータの検証。

📦 インストール

サーバー要件

1. MCPサーバー設定：

   • Python 3.xの実行環境。
   • MCPサーバーパッケージがインストールされていること。
   • 必要なサーバー依存関係：
     • mcp パッケージ。
     • AI統合に使用する google-generativeai。
     • 環境管理に使用する python-dotenv。

2. サーバー構成：

   • ポート設定（デフォルト：8080）。
   • 数学演算のメモリ割り当て。
   • キャンバスサイズ設定（デフォルト：1920x1080）。
   • 最大同時接続数。
   • タイムアウト制御（デフォルト：10秒）。

3. 前提条件：

   • 必要なPythonパッケージをインストールする。
   • Gemini APIキーを設定する。
   • ネットワーク接続が確保されていること。

環境設定

1. config.json ファイルを作成し、以下の内容を記述します。

   {
     "canvas_size": "1920x1080",
     "max_connections": 5,
     "timeout": 10
   }
   

   このファイルをプロジェクトのルートディレクトリに配置します。

📚 ドキュメント

機能実装

• MCPサーバーに接続し、標準入出力で通信します。
• Gemini AIモデルを使用して数学クエリを処理します。
• 結果を自動的にキャンバスに表示します。
• 複雑な問題を解決するために最大9回の反復を行います。
• ツールモードで操作を検証します。
• 組み込みのエラー処理メカニズム。

エラー処理

システムには以下のエラー処理が含まれています。

• APIタイムアウト（デフォルト10秒）。
• 無効な入力。
• 接続問題。
• ツールの実行エラー。
• 描画ツールの失敗。
• パラメータの検証エラー。
• セッション管理の問題。

パフォーマンスのヒント

1. 最適化の提案：

   • 適切なキャンバスサイズを使用する。
   • 同時操作の数を制限する。
   • 不要なリソースをクリーンアップする。
   • メモリ使用状況を監視する。
   • 効率的なアルゴリズムを使用する。

2. ベストプラクティス：

   • 定期的にシステムをバックアップする。
   • ソフトウェアのバージョンを更新する。
   • システムリソースを監視する。
   • エラーログを記録する。
   • パフォーマンステストを行う。

問題のトラブルシューティング

1. 一般的な問題：

   • 接続タイムアウト。
   • 描画ツールの失敗。
   • メモリ不足。
   • パフォーマンスの低下。
   • 認証エラー。

2. 解決策：

   • サーバーの状態を確認する。
   • ネットワーク接続を確保する。
   • キャッシュファイルをクリーンアップする。
   • 依存関係を更新する。
   • システムリソースの使用状況を監視する。