MCP

エージェントを外部ツールやサービスに接続するための、Model Context Protocol統合信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

エージェントを外部ツールやサービスに接続するための、Model Context Protocol統合

概要

MCP（Model Context Protocol）により、Astreusエージェントは外部ツールやサービスとシームレスに接続できます。MCPサーバーを、環境変数の自動読み込みを備えたシンプルなオブジェクトとして定義し、エージェント、タスク、会話といった異なるレベルで使用できます。

型定義

MCPServerDefinition

interface MCPServerDefinition {
  name: string;           // Server name for identification (required)
  command?: string;       // Command to execute (for stdio servers)
  args?: string[];        // Command arguments
  env?: Record<string, string>;  // Environment variable overrides
  url?: string;           // URL for SSE servers
  cwd?: string;           // Working directory
}

MCPTool

interface MCPTool {
  name: string;
  description: string;
  inputSchema: MCPJsonSchema;
}

MCPToolResult

interface MCPToolResult {
  content: Array<{
    type: string;
    text?: string;
  }>;
  isError?: boolean;
}

MCPValue

type MCPPrimitive = string | number | boolean | null;
type MCPValue = MCPPrimitive | MCPPrimitive[] | { [key: string]: MCPValue };

MCPサーバーの作成

環境変数の自動読み込みを備えた配列オブジェクトとして、MCPサーバーを定義します。

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';

// Define MCP servers array
const mcpServers = [
  {
    name: 'github',
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    // GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN loaded from .env automatically
  },
  {
    name: 'filesystem', 
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Documents"]
  }
];

const agent = await Agent.create({
  name: 'DevAgent',
  model: 'gpt-4'
});

// Add MCP servers to agent
await agent.addMCPServers(mcpServers);

// Use automatically in conversations
const response = await agent.ask("List my repositories and save to repos.txt");

例

MCP統合を示す完全な例です。

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';

// Create agent
const agent = await Agent.create({
  name: 'DevAssistant',
  model: 'gpt-4',
  systemPrompt: 'You are a helpful development assistant with access to various tools.'
});

// Add MCP servers
await agent.addMCPServers([
  {
    name: 'github',
    command: "npx", 
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
  },
  {
    name: 'filesystem',
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"]
  },
  {
    name: 'search',
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
  }
]);

// Agent now has access to GitHub, filesystem, and search tools
const response = await agent.ask(`
  Check my latest repositories, 
  create a summary file in my project directory,
  and search for TypeScript best practices
`);

console.log(response);

環境変数

MCPサーバーは、.envファイルから環境変数を自動的に読み込みます。

# .env
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxx
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/credentials.json

コード内で環境変数を指定する必要はありません。自動的かつ安全に読み込まれます。

サーバーの種類

ローカルサーバー（stdio）

ローカルプロセスとして動作するサーバー向けです。

const localServers = [
  {
    name: 'sqlite',
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sqlite", "--db-path", "/path/to/db.sqlite"],
    cwd: "/working/directory"
  }
];

リモートサーバー（SSE）

HTTP/SSE経由で接続するサーバー向けです。

const remoteServers = [
  {
    name: 'api-server',
    url: "https://api.example.com/mcp/events"
  }
];

マルチレベルでの使用

エージェントレベル

すべてのタスクと会話で利用可能です。

// Agent-level: Available everywhere 
await agent.addMCPServers([
  {
    name: 'filesystem',
    command: "npx",
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Documents"]
  }
]);

タスクレベル

特定のタスクで利用可能です。

// Task-level: Available for this task only
const task = await agent.createTask({
  prompt: "Analyze my GitHub repositories",
  mcpServers: [
    {
      name: 'github',
      command: "npx",
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    }
  ]
});

会話レベル

単一の会話で利用可能です。

// Conversation-level: Available for this conversation only
const response = await agent.ask("Search for TypeScript news", {
  mcpServers: [
    {
      name: 'search',
      command: "npx",
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
    }
  ]
});

手動でのツールアクセス

MCPツールにプログラムからアクセスします。

// List available MCP tools
const tools: MCPTool[] = agent.getMCPTools();
console.log('Available MCP tools:', tools.map(t => t.name));

// Call specific MCP tool
// Tool name format: "server:tool_name" or just "tool_name" (auto-resolves server)
const result: MCPToolResult = await agent.callMCPTool('github:list_repos', {
  owner: 'username'
});

// Remove an MCP server by name (synchronous)
agent.removeMCPServer('github');

レスポンスの型

callMCPTool のレスポンス

const result: MCPToolResult = await agent.callMCPTool('github:list_repos', { owner: 'username' });

// Response structure (MCPToolResult):
{
  content: [
    { type: 'text', text: 'Repository list...' }
  ],
  isError?: boolean  // Optional error flag
}

getMCPTools のレスポンス

const tools: MCPTool[] = agent.getMCPTools();

// Response structure (MCPTool[]):
[
  {
    name: 'list_repos',           // Tool name without server prefix
    description: 'List repositories for a user',
    inputSchema: {                // MCPJsonSchema
      type: 'object',
      properties: {
        owner: { type: 'string', description: 'Repository owner' }
      },
      required: ['owner']
    }
  }
]

APIリファレンス

エージェントのMCPメソッド

// Add a single MCP server (async)
async addMCPServer(serverDef: MCPServerDefinition): Promise<void>

// Add multiple MCP servers (async)
async addMCPServers(servers: MCPServerDefinition[]): Promise<void>

// Remove an MCP server by name (sync)
removeMCPServer(name: string): void

// Call an MCP tool (async)
async callMCPTool(
  toolName: string,                    // "server:tool" or just "tool"
  args: Record<string, MCPValue>       // Tool arguments
): Promise<MCPToolResult>

// Get all available MCP tools (sync)
getMCPTools(): MCPTool[]

MCP統合は、セキュリティとシンプルさを維持しながら、強力な外部ツールへのアクセスを提供します。

最終更新日: 2026年7月6日

このセクション内

はじめに

実世界のタスクを効果的に解決する自律システムを構築するための、オープンソースAIエージェントフレームワーク。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

インストール

npm、yarn、pnpmでAstreusをインストールし、必要なNode.jsのバージョンを確認して、フレームワークでAIエージェントを構築するためのローカルプロジェクトを準備します。

クイックスタート

Astreusのドキュメントでクイックスタートについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

エージェント

Astreusのドキュメントでエージェントについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

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