プロトリンクAI🚀

ProtoLink AIは、多様なツールを統一的に実装・管理するための標準化されたツールラッピングフレームワークです。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フレームワーク: 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（ MCP ）は、 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。

ソース

Related MCP server: MCP Server

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！🎉