モデルコンテキストプロトコル（MCP）
すべてのクレジット: https://github.com/ShawhinT/YouTube-Blog/
AIエージェントシリーズの4番目の例です。ここでは、顧客向けMCPサーバーを構築し、あらゆるAIアプリが人工仮想アシスタント（AVA）のツールセットにアクセスできるようにします。
リンク
この例を実行する方法
このリポジトリをクローンする
まだインストールしていない場合はuvをインストールしてください
開発モードでサーバーをテストする
AI アプリ (例: Claude Desktop または Cursor) にサーバー構成を追加します。
Related MCP server: SEO AI Assistant
AVAの動作のカスタマイズ
個人情報と設定を更新する
プロジェクトディレクトリ内の
prompts/ava.mdファイルを見つけます。次のファイルを使用してカスタマイズします。
コミュニケーションの設定
タスク処理に関する具体的な指示
AVAに関するその他の関連ガイドライン
環境設定 (.env)
次の変数を使用して、プロジェクトのルート ディレクトリに
.envファイルを作成します。
必要な環境変数:
USER_EMAIL: このアプリケーションで使用するGmailアドレスGOOGLE_CREDENTIALS_PATH: Google OAuth 認証情報ファイルへのパスGOOGLE_TOKEN_PATH: Google OAuthトークンが保存されるパス
Google OAuth 設定
1. プロジェクトディレクトリ構造を作成する
まず、必要なディレクトリ構造を作成します。
2. Google Cloud プロジェクトを設定する
Google Cloud Consoleにアクセスします
新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択してください
Gmail API を有効にします。
ナビゲーションメニューで、「APIとサービス」>「ライブラリ」に移動します。
「Gmail API」を検索
「有効にする」をクリックします
3. OAuth認証情報を作成する
Google Cloud Console の場合:
「APIとサービス」>「認証情報」に移動します
「認証情報を作成」>「OAuthクライアントID」をクリックします
アプリケーションの種類として「デスクトップアプリケーション」を選択します
名前を付けます（例：「AVA Gmail クライアント」）
「作成」をクリック
資格情報をダウンロードします:
作成後、「JSONをダウンロード」をクリックします。
ダウンロードしたファイルを
.config/ava-agent/にcredentials.jsonとして保存します。ファイルにはクライアントIDとクライアントシークレットが含まれている必要があります
4. OAuth同意画面を設定する
Google Cloud Console の場合:
「APIとサービス」>「OAuth同意画面」に移動します
「外部」ユーザータイプを選択
必要な情報を入力してください:
アプリ名
ユーザーサポートメール
開発者の連絡先情報
Gmail API スコープを追加します:
https://www.googleapis.com/auth/gmail.modifyテストユーザーとしてメールアドレスを追加する
設定を完了する
Googleにログインする
サーバーがGmailアカウントにアクセスする前に、承認が必要です。これはuv run oauth.pyを実行することで実行できます。このコマンドは、以下の処理を実行します。
token.jsonの存在を確認する見つからない場合は、Google OAuth認証フローを開始します。
ブラウザでの認証プロセスをガイドします。
Googleアカウントにログインするよう求められます
要求された権限を付与する
アプリケーションはトークンを自動的に保存します
トークンを自動的に生成して保存する
セキュリティノート
ファイル保護
.envファイルやtoken.jsonをバージョン管理にコミットしないでください。Google認証情報を安全に保つ
.gitignoreに以下を追加します:.env .config/ava-agent/token.json .config/ava-agent/credentials.json