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ProtoLinkAI MCP Server

by StevenROyola
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Python
2
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プロトリンクAI🚀

ProtoLink AIは、です。開発者がツールベースのユースケースを迅速に統合・立ち上げできるように設計されています。

主な特徴

  • 🔧標準化されたラッピング: MCP プロトコルを使用してツールを構築するための抽象化レイヤーを提供します。

  • 🚀柔軟なユースケース: 特定の要件に合わせてツールを簡単に追加または削除できます。

  • ✨すぐに使えるツール: 一般的なシナリオ向けにあらかじめ構築されたツールが含まれています。

    • 🐦 Twitter 管理: ツイート、返信、Twitter でのやり取りの管理を自動化します。

    • 💸 暗号通貨: 最新の暗号通貨の価格を取得します。

    • 🤖 ElizaOS統合: ElizaOS とシームレスに接続して対話し、自動化を強化します。

    • 🕑 時間ユーティリティ

    • ☁️ 天気情報（API）

    • 📚 辞書検索

    • 🧮 数式計算機

    • 💵 通貨両替（API）

    • 📈 株式データ: リアルタイムおよび過去の株式市場情報にアクセスします。

    • [WIP] 📰 ニュース: 最新のニュースの見出しを取得します。

技術スタック 🛠️

  • Python ：コアプログラミング言語

  • MCP: 通信プロトコル

  • Docker : コンテナ化

🤔 MCP とは何ですか?

モデルコンテキストプロトコル（ AIモデルやシステム間でコンテキストを共有・管理するための最先端標準です。AIエージェントがシームレスにインタラクトするために使用する言語と考えてください。🧠✨

MCPが重要な理由は次のとおりです。

  • 🧩標準化: MCP は、モデル間でコンテキストを共有する方法を定義し、相互運用性を実現します。

  • ⚡スケーラビリティ: 高スループットで大規模な AI システムを処理するように構築されています。

  • 🔒セキュリティ: 強力な認証ときめ細かいアクセス制御。

  • 🌐柔軟性: 多様なシステムや AI アーキテクチャで動作します。

mcp_アーキテクチャ ソース

インストール📦

PyPI経由でインストール

pip install ProtoLinkai

使用方法💻

ローカルで実行

ProtoLinkai --local-timezone "America/New_York"

Dockerで実行

  1. Docker イメージをビルドします: docker build -t ProtoLinkai .

  2. コンテナを実行します: docker run -i --rm ProtoLinkai

Twitter 統合 🐦

MProtoLinkAIは堅牢なTwitter統合機能を提供し、ツイート、返信、Twitterでのやり取りの管理を自動化します。このセクションでは、Dockerと.env + scripts/run_agent.shの両方を使用してTwitter統合を設定および使用する方法について詳しく説明します。

Twitter統合のためのDocker環境変数

Docker内でProtoLinkAIを実行する場合、Twitterとの統合に必要な環境変数を設定することが不可欠です。これらの変数は以下の2つのカテゴリに分けられます。

1. エージェントノードクライアントの資格情報

これらの資格情報は、エージェント内のNode.js クライアントによって Twitter のやり取りを管理するために使用されます。

ENV TWITTER_USERNAME= ENV TWITTER_PASSWORD= ENV TWITTER_EMAIL=

2. Tweepy (Twitter API v2) の認証情報

これらの資格情報は、 Tweepyが Twitter の API v2 とやり取りするために利用されます。

ENV TWITTER_API_KEY= ENV TWITTER_API_SECRET= ENV TWITTER_ACCESS_TOKEN= ENV TWITTER_ACCESS_SECRET= ENV TWITTER_CLIENT_ID= ENV TWITTER_CLIENT_SECRET= ENV TWITTER_BEARER_TOKEN=

DockerでProtoLinkAIを実行する

  1. Docker イメージをビルドします。

    docker build -t ProtoLinkai .

  2. コンテナを実行します。

    docker run -i --rm ProtoLinkai

.env + scripts/run_agent.shで ProtoLink を実行する

環境変数の設定

プロジェクトのルート ディレクトリに.envファイルを作成し、次の環境変数を追加します。

ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key ELIZA_PATH=/path/to/eliza TWITTER_USERNAME=your_twitter_username TWITTER_EMAIL=your_twitter_email TWITTER_PASSWORD=your_twitter_password PERSONALITY_CONFIG=/path/to/personality_config.json RUN_AGENT=True # Tweepy (Twitter API v2) Credentials TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key TWITTER_API_SECRET=your_twitter_api_secret TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_twitter_access_token TWITTER_ACCESS_SECRET=your_twitter_access_secret TWITTER_CLIENT_ID=your_twitter_client_id TWITTER_CLIENT_SECRET=your_twitter_client_secret TWITTER_BEARER_TOKEN=your_twitter_bearer_token

エージェントの実行

  1. スクリプトを実行可能にします。

    chmod +x scripts/run_agent.sh

  2. エージェントを実行します。

    bash scripts/run_agent.sh

まとめ

Docker を使用するか、 .envファイルで環境変数を設定してscripts/run_agent.shスクリプトを実行することで、ProtoLink を Twitter 統合で実行するように構成できます。

この柔軟性により、展開環境に最適な方法を選択できます。

ElizaOS 統合 🤖

1. ProtoLinkからElizaエージェントを直接使用する

このアプローチにより、Eliza Frameworkをバックグラウンドで実行することなく、Elizaエージェントを使用できます。Elizaの機能をProtoLinkに直接組み込むことで、セットアップが簡素化されます。

手順:

  1. Eliza MCP Agent を使用するように ProtoLink を構成する: Python コードで、Eliza MCP Agent をMultiToolAgentに追加します。

    from ProtoLink.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent from ProtoLink.tools.eliza_mcp_agent import eliza_mcp_agent multi_tool_agent = MultiToolAgent([ # ... other agents eliza_mcp_agent ])

利点:

  • **簡素化されたセットアップ:**個別のバックグラウンド プロセスを管理する必要はありません。

  • **より簡単な監視:**すべての機能は MCPAgentAI 内にカプセル化されています。

  • **注目機能:**さまざまなツールをシームレスに統合する MCPAgentAI の柔軟性を強調します。

2. ProtoLinkai から Eliza フレームワークを実行する

この方法では、Eliza Framework を ProtoLinkAI と並行して別のバックグラウンド プロセスとして実行します。

手順:

  1. Eliza Framework を起動します: bash src/ProtoLinkai/tools/eliza/scripts/run.sh

  2. Eliza プロセスの監視: bash src/ProtoLinkai/tools/eliza/scripts/monitor.sh

  3. Eliza Agent を使用するように MCPAgentAI を構成する: Python コードで、 MultiToolAgentに Eliza Agent を追加します。

    from ProtoLink.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent from ProtoLink.tools.eliza_agent import eliza_agent multi_tool_agent = MultiToolAgent([ # ... other agents eliza_agent ])

チュートリアル: 特定のツールの選択

サーバーのエージェント設定を変更するか、 server.pyファイルを更新して必要なエージェントのみをロードすることで、ProtoLink が特定のツールのみを実行するように設定できます。例:

from ProtoLinkai.tools.time_agent import TimeAgent from ProtoLinkai.tools.weather_agent import WeatherAgent from ProtoLinkai.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent multi_tool_agent = MultiToolAgent([ TimeAgent(), WeatherAgent() ]) This setup will only enable **Time** and **Weather** tools.

統合例: Claude デスクトップ構成

次の設定 ( claude_desktop_config.json ) を使用して ProtoLinkAI を Claude Desktop と統合できます。ローカル ElizaOS リポジトリはオプションの引数であることに注意してください。

{ "mcpServers": { "mcpagentai": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "-v", "/path/to/local/eliza:/app/eliza", "--rm", "mcpagentai"] } } }

開発🛠️

  1. このリポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/StevenROyola/ProtoLink.git cd mcpagentai

  2. (オプション) 仮想環境を作成します。

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

  3. 依存関係をインストールします:

    pip install -e .

  4. パッケージをビルドします。

    python -m build

ライセンス：MIT
お楽しみください！🎉

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用して標準化されたフレームワークを提供し、さまざまなツールをシームレスに統合および管理し、Twitter の自動化、暗号通貨の更新、ElizaOS の相互作用などの機能を実現します。

  1. 主な特徴
    1. 技術スタック 🛠️
      1. 🤔 MCP とは何ですか?
    2. mcp_アーキテクチャ ソース
      1. インストール📦
        1. PyPI経由でインストール
      2. 使用方法💻
        1. ローカルで実行
        2. Dockerで実行
      3. Twitter 統合 🐦
        1. Twitter統合のためのDocker環境変数
        2. DockerでProtoLinkAIを実行する
        3. .env + scripts/run_agent.shで ProtoLink を実行する
        4. まとめ
      4. ElizaOS 統合 🤖
        1. 1. ProtoLinkからElizaエージェントを直接使用する
        2. 2. ProtoLinkai から Eliza フレームワークを実行する
      5. チュートリアル: 特定のツールの選択
        1. 統合例: Claude デスクトップ構成
          1. 開発🛠️

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