My Tiny Agents 🤖

LLMエージェントとMCP（Model Context Protocol）サーバーを組み合わせた軽量なエージェント実装

https://github.com/user-attachments/assets/2b364925-d296-47b2-8d04-3435edee6af3

記事: https://zenn.dev/r_kaga/articles/a52923325f38f9

参考: TinyAgents: A Minimal Experiment with Code Agents and MCP Tools

クイックスタート

# 依存関係のインストール
make install

# エージェントの起動（デフォルトで全サーバーに接続）
make run-agent

含まれるMCPサーバー

サーバー	機能	主なツール
GitHub Trends	GitHubのトレンドリポジトリ取得	fetch_github_trends
Command Executor	システムコマンド実行・ファイル操作	execute_command, read_file, list_directory
Web Search	Web検索・ニュース検索	search_web, search_news
Python Executor	Pythonコード実行・分析	execute_python, analyze_code
Task Manager	タスク管理	add_task, list_tasks, complete_task

💡 使用例

Query: フィボナッチ数列の最初の20個を計算して、fibonacci.txtに保存して

📋 Action Plan:
1. Pythonでフィボナッチ数列を計算
2. 結果をfibonacci.txtに保存
3. ファイルの内容を確認

その他の例：

• GitHubのPythonトレンドを取得して、上位5つをtrends.txtに保存して
• 現在のディレクトリのPythonファイルを全て分析して
• "READMEを更新"という高優先度タスクを作成して

設定

環境変数

使用するLLMに応じて設定：

• OpenAI: export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
• Anthropic: export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
• Google: export GEMINI_API_KEY="your-api-key"

推奨モデル

• openai/gpt-4.1 (デフォルト)
• anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022
• gemini/gemini-2.0-flash-exp

開発

# 開発モードでインストール
make dev-install

# 新しいMCPサーバーの作成
# servers/ディレクトリに新しい.pyファイルを作成し、FastMCPを使用

# クリーンアップ
make clean

ライセンス

MITライセンス