MCP、Gemini、Playwright を使用した AI 天気エージェント

概要

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) と Google Gemini、Playwright を使用して、イスラエルの都市の現在の天気情報を取得する AI エージェントを実装します。

ユーザーが都市の天気を尋ねると、エージェントは天気予報サイトを開き、要求された都市を検索し、ページから天気情報を抽出して、サイトの内容に基づいた回答を返します。

このプロジェクトには、最終的な回答を生成する前に、Web ページから天気情報を抽出し、言語モデルに追加コンテキストとして提供する、シンプルな取得ステップも含まれています。

技術スタック

• Python

• Google Gemini API

• MCP (Model Context Protocol)

• Playwright

• AsyncIO

• python-dotenv

プロジェクト構造

host.py                 # Main chat application
client.py               # MCP client
weather_Israel.py       # MCP weather server
README.md
requirements.txt

動作の仕組み

1. ユーザーがイスラエルの都市の天気を尋ねます。

2. Gemini が適切な MCP ツールを選択します。

3. Playwright が天気予報サイトを開きます。

4. 要求された都市が検索ボックスに入力されます。

5. オートコンプリートリストから都市が選択されます。

6. 天気ページが読み込まれます。

7. ページから天気情報が抽出されます。

8. 抽出されたテキストが Gemini に返されます。

9. Gemini は抽出された情報を使用して最終的な回答を生成します。

特徴

• イスラエルの都市の天気クエリをサポートします。

• ヘブライ語または英語の都市名を受け付けます。

• Playwright を使用して実際の天気予報サイトを操作します。

• Web サイトから直接天気情報を抽出します。

• 回答前に抽出されたコンテンツを言語モデルに提供します。

• モデルの内部知識に頼るのではなく、Web サイトのコンテンツを使用します。

インストール

リポジトリをクローンします:

git clone https://github.com/YisNiz/AI-MCP-with-RAG-project

必要なパッケージをインストールします:

pip install -r requirements.txt

.env ファイルを次の内容で作成します:

GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY

Playwright ブラウザをインストールします:

playwright install

プロジェクトを実行します:

python host.py

質問の例

• エルサレムの天気は？

• テルアビブの天気

• מזג האוויר בחיפה

• מה מזג האוויר בבאר שבע?

注意事項

• 天気情報は実際の天気予報サイトから取得されます。

• 言語モデルは、抽出された Web サイトのコンテンツを使用して回答するように指示されています。

• このプロジェクトは、LLM と MCP ツール、ブラウザ自動化の統合を示しています。

著者

Yisca Nazri