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AVA MCP Server

by ramaiyaKushal
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Integrations

  • Provides access to Gmail API, allowing the AI assistant (AVA) to read and manage emails through the Gmail service.

  • Integrates with Google services through OAuth authentication, enabling secure access to Google-based features for the virtual assistant.

  • Utilizes Google Cloud Platform for API access and authentication, supporting the virtual assistant's functionality through Google Cloud services.

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

  1. このリポジトリをクローンする
  2. 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
# Mac/Linux curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Windows powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  1. 開発モードでサーバーをテストする
uv run mcp dev mcp-server-example.py
  1. AI アプリ (例: Claude Desktop または Cursor) にサーバー構成を追加します。
{ "mcpServers": { "AVA": { "command": "/Users/shawhin/.local/bin/uv", # replace with global path to your uv installation "args": [ "--directory", "/Users/shawhin/Documents/_code/_stv/sandbox/ava-mcp/", # replace with global path to repo "run", "mcp-server-example.py" ] } } }

AVAの動作のカスタマイズ

個人情報と設定を更新する

  1. 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。
  2. 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)

  1. 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。
USER_EMAIL=your_email_address # Google OAuth Credentials GOOGLE_CREDENTIALS_PATH=.config/ava-agent/credentials.json GOOGLE_TOKEN_PATH=.config/ava-agent/token.json

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。

mkdir -p .config/ava-agent

2. Google Cloud プロジェクトを設定する

  1. Google Cloud Consoleにアクセスします
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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

  1. 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。

  1. token.jsonの存在を確認する
  2. 見つからない場合は、Google OAuth認証フローを開始します。
  3. 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
  4. 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

You must be authenticated.

A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

AI アプリケーションに人工仮想アシスタント (AVA) ツールセットへのアクセスを提供し、自然言語による Gmail の統合とタスク管理を可能にするカスタム MCP サーバー。

  1. この例を実行する方法
    1. AVAの動作のカスタマイズ
      1. 個人情報と設定を更新する
    2. 環境設定 (.env)
      1. 必要な環境変数:
    3. Google OAuth 設定
      1. 1. プロジェクトディレクトリ構造を作成する
      2. 2. Google Cloud プロジェクトを設定する
      3. 3. OAuth認証情報を作成する
      4. 4. OAuth同意画面を設定する
    4. Googleにログインする
      1. セキュリティノート
        1. ファイル保護

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