モデルコンテキストプロトコル(MCP)を使って外部ツールで機能を強化するシンプルなSlackボットです。

特徴

• AI搭載アシスタント:LLM機能を用いてチャネルやDM内のメッセージに応答します
• MCP統合:SQLiteデータベースやウェブフィッチングなどのMCPツールへの完全アクセス
• マルチLLMサポート:OpenAI、Groq、Anthropicモデルで動作
• アプリホームタブ:利用可能なツールや使用情報を表示します

セットアップ

1.Slackアプリを作成

1. api.slack.com/apps に行き、「新しいアプリを作成」をクリックします
2. 「アプリマニフェストから」を選び、ワークスペースを選択します
3. mcp_simple_slackbot/manifest.yamlの内容をマニフェストエディタにコピーする
4. アプリを作成し、ワークスペースにインストールする
5. 「基本情報」セクションの「アプリレベルトークン」までスクロールしてください
6. 「トークンとスコープの生成」をクリックし、以下の通り:

• 「mcp-assistant」のような名前を入力してください
• connections:writeのスコープを追加します
• 「生成」をクリック

7. あなたの以下の点に注意してください:

• 「OAuth & Permissions」で見つかるボットトークン(xoxb-...)
• あなたが生成したApp Token(xapp-...)

2.依存関係のインストール

3.環境変数の設定

「」を作成します。

MCP Simple Slackbot

A simple Slack bot that uses the Model Context Protocol (MCP) to enhance its capabilities with external tools.

Features

• AI-Powered Assistant: Responds to messages in channels and DMs using LLM capabilities
• MCP Integration: Full access to MCP tools like SQLite database and web fetching
• Multi-LLM Support: Works with OpenAI, Groq, and Anthropic models
• App Home Tab: Shows available tools and usage information

Setup

1. Create a Slack App

1. Go to api.slack.com/apps and click “Create New App”
2. Choose “From an app manifest” and select your workspace
3. Copy the contents of mcp_simple_slackbot/manifest.yaml into the manifest editor
4. Create the app and install it to your workspace
5. Under the “Basic Information” section, scroll down to “App-Level Tokens”
6. Click “Generate Token and Scopes” and:
   • Enter a name like “mcp-assistant”
   • Add the connections:write scope
   • Click “Generate”
7. Take note of both your:
   • Bot Token (xoxb-...) found in “OAuth & Permissions”
   • App Token (xapp-...) that you just generated

2. Install Dependencies

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install project dependencies
pip install -r mcp_simple_slackbot/requirements.txt

3. Configure Environment Variables

Create a .env file in the mcp_simple_slackbot directory (see .env.example for a template):

# Slack API credentials
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-token
SLACK_APP_TOKEN=xapp-your-token

# LLM API credentials
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
# or use GROQ_API_KEY or ANTHROPIC_API_KEY

# LLM configuration
LLM_MODEL=gpt-4-turbo

Running the Bot

# Navigate to the module directory
cd mcp_simple_slackbot

# Run the bot directly
python main.py

The bot will:

1. Connect to all configured MCP servers
2. Discover available tools
3. Start the Slack app in Socket Mode
4. Listen for mentions and direct messages

Usage

• Direct Messages: Send a direct message to the bot
• Channel Mentions: Mention the bot in a channel with @MCP Assistant
• App Home: Visit the bot’s App Home tab to see available tools

Architecture

The bot is designed with a focused architecture:

1. SlackMCPBot: Core class managing Slack events and message processing
2. LLMClient: Handles communication with LLM APIs (OpenAI, Groq, Anthropic)
3. Server: Manages communication with MCP servers
4. Tool: Represents available tools from MCP servers

When a message is received, the bot:

1. Sends the message to the LLM along with available tools
2. If the LLM response includes a tool call, executes the tool
3. Returns the result to the LLM for interpretation