🚀 マルチエージェントシステム：A2AとMCPの統合POC

POC: AWS タスク用の A2A、MCP、OpenAI エージェントの統合 🖥️✨

🎥 デモビデオ

MCP-AWS の動作をデモビデオでご覧ください! 🚀

🌟 特徴

1. 🚀シームレスなプロトコル統合: 堅牢なマルチエージェント通信を実現するため、エージェント間 (A2A) プロトコルとモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを正常に統合できることを実証します。
2. 🧠 OpenAI Agents SDK を活用: 強力な OpenAI Agents SDK をベースに構築され、ユーザーのプロンプトを理解して対応できるインテリジェント エージェントを作成します。
3. ☁️自動クラウド管理: シンプルなユーザーインタラクションを通じて AWS EC2 インスタンスの直接プロビジョニングと終了を可能にし、MCP を介した実用的なツール実行を紹介します。

🛠️ MCP サーバーのツール

MCP サーバーは、次の 2 つのツールを備えたカスタム サーバーです。

1. initiate_aws_ec2_instance : AWS EC2 インスタンスを作成します。
2. terminate_aws_ec2_instance : ID によって AWS EC2 インスタンスを終了します。

🚀 はじめに

前提条件

1. Python 3.12+ (ローカルセットアップの場合) またはDocker (コンテナ化されたセットアップの場合)
2. AWS IAM ロール: EC2 インスタンスを管理するために必要な権限を持つ IAM ロールを作成します。
3. 環境変数: 次の変数を含む.envファイルを準備します。
   • 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

🏃‍♂️ アプリの実行

1. ルートでリポジトリをクローンします。
   git clone https://github.com/anirban1592/google_openai_mcp.git cd google_openai_mcp
2. 前提条件に示されているように.envファイルを作成します。
3. リモート エージェントの例を実行します。
   cd openai-agent/ uv run .
4. ルート ディレクトリに A2A クライアント コード (Google 製) を複製します。
   git clone https://github.com/google/A2A.git cd demo/ui
5. API キーを使用して環境ファイルを作成するか、プロンプトが表示されたら UI に直接入力します。
   echo "GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here" >> .env
6. フロントエンドの例を実行します。
   uv run main.py
7. 動作を確認するには添付のビデオを参照してください

💬 AIエージェントの使用

1. EC2 インスタンスを作成するには:
   Enter your command: Create an EC2 instance
2. EC2 インスタンスを終了するには:
   Enter your command: Terminate EC2 instance with ID <instance-id>

⚠️ 注意事項

• IAM ロールと認証情報: AWS IAM ロールと認証情報は自己責任で作成してください。セキュリティに関する AWS のベストプラクティスに従ってください。
• 課金とセキュリティ：このアプリは概念実証（POC）であり、学習目的のみに使用されます。課金に関する問題やセキュリティインシデントについては、当社は一切責任を負いません。

📚 学び

このプロジェクトでは次のことを実証します。

1. MCPサーバーをOpenAI Agents SDKと統合する方法
2. AWS リソース管理用のシンプルな AI 駆動型アプリケーションの構築方法

AI と MCP サーバーのパワーをぜひ体験してください!🌟