🚀 Sistema Multiagente: POC de Integración A2A y MCP

POC: Integración de agentes A2A, MCP y OpenAI para tareas de AWS 🖥️✨

🎥 Vídeo de demostración

¡Mira el video de demostración para ver MCP-AWS en acción! 🚀

Related MCP server: AWS MCP Server

🌟 Características

1. 🚀 Integración de protocolo perfecta : demuestra la integración exitosa del protocolo de agente a agente (A2A) con un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) para una comunicación sólida entre múltiples agentes.

2. 🧠 Aprovecha el SDK de agentes de OpenAI : basado en el poderoso SDK de agentes de OpenAI para crear agentes inteligentes capaces de comprender y actuar según las indicaciones del usuario.

3. ☁️ Gestión automatizada de la nube : permite el aprovisionamiento y la finalización directos de instancias de AWS EC2 a través de interacciones simples del usuario, mostrando la ejecución práctica de herramientas a través del MCP.

🛠️ Herramientas en el servidor MCP

El servidor MCP es un servidor personalizado con dos herramientas:

1. initiate_aws_ec2_instance : crea una instancia de AWS EC2.

2. terminate_aws_ec2_instance : finaliza una instancia de AWS EC2 por su ID.

🚀 Primeros pasos

Prerrequisitos

1. Python 3.12+ (para configuración local) o Docker (para configuración en contenedores)

2. Rol de IAM de AWS : crea un rol de IAM con los permisos necesarios para administrar instancias de EC2.

3. Variables de entorno : Prepare un archivo .env con las siguientes variables:

   • AWS_ACCESS_KEY_ID

   • AWS_SECRET_ACCESS_KEY

   • AWS_DEFAULT_REGION

   • OPENAI_API_KEY

   • AMI_ID

   • INSTANCE_TYPE

   • KEY_NAME

   • SECURITY_GROUP_IDS

   • AWS_REGION

🏃‍♂️ Ejecución de la aplicación

1. Clonar el repositorio en la raíz:

   git clone https://github.com/anirban1592/google_openai_mcp.git cd google_openai_mcp

2. Cree un archivo .env como se muestra en los requisitos previos

3. Ejecute el ejemplo del agente remoto:

   cd openai-agent/ uv run .

4. Clone el código del cliente A2A (de Google) en el directorio raíz:

   git clone https://github.com/google/A2A.git cd demo/ui

5. Cree un archivo de entorno con su clave API o ingréselo directamente en la interfaz de usuario cuando se le solicite:

   echo "GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here" >> .env

6. Ejecute el ejemplo del frontend:

   uv run main.py

7. Consulte el vídeo adjunto para verlo en acción.

💬 Uso del agente de IA

1. Para crear una instancia EC2:

   Enter your command: Create an EC2 instance

2. Para finalizar una instancia EC2:

   Enter your command: Terminate EC2 instance with ID <instance-id>

⚠️ Precaución

• Rol y credenciales de IAM : Cree roles y credenciales de IAM de AWS bajo su propia responsabilidad. Asegúrese de seguir las prácticas recomendadas de seguridad de AWS.

• Facturación y seguridad : Esta aplicación es una prueba de concepto (POC) y está diseñada únicamente con fines educativos. No nos responsabilizamos de ningún problema de facturación ni incidente de seguridad.

📚 Aprendizajes

Este proyecto demuestra:

1. Cómo integrar servidores MCP con el SDK de OpenAI Agents

2. Cómo crear una aplicación sencilla basada en IA para la gestión de recursos de AWS

¡Disfruta explorando el poder de la IA y los servidores MCP! 🌟