Puch AIで動作する独自のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを作成するスターターテンプレートです。 ジョブ検索と画像処理の既定のツールが付属しています。

MCPとは?

MCP(Model Context Protocol)は、PuchのようなAIアシスタントが外部ツールやデータソースを安全に接続できるようにします。 セキュリティを損なうことなく、AIの余計なスーパーパワーを発揮したいと考えてください。

このスターターに含まれているものは何ですか?

フォルダー

-[mcp-bearer-token/ Bearer Token* auth を使用した MCP サーバーの例 (Puch AI で必須)。 含まれるもの: -[mcp_starter.py 最小限のMCPサーバー:

• テキスト入力/出力ツール(echo-style処理)
• 画像入力/出力ツール(例、白黒に変換)
• ベアラートークン検証 -[[T2] タスク管理 MCP サーバー(puch_user_id]) を使用する方法を示します(ユニークで、Puch-provided ユーザー識別子) は、ユーザごとにタスクとデータをスコープ付けします。

-[mcp-google-oauth/ MCP認証/認証のGoogleでOAuthを実装する方法を示すMCPサーバーの例です。

-[mcp-oauth-github/ MCP認証/認証のためのGitHubでOAuthを実装する方法を示すMCPサーバーの例です.

MCP Starter for Puch AI

This is a starter template for creating your own Model Context Protocol (MCP) server that works with Puch AI. It comes with ready-to-use tools for job searching and image processing.

What is MCP?

MCP (Model Context Protocol) allows AI assistants like Puch to connect to external tools and data sources safely. Think of it like giving your AI extra superpowers without compromising security.

What’s Included in This Starter?

Folders

• mcp-bearer-token/
  Example MCP servers using Bearer token auth (required by Puch AI). Includes:

  • mcp_starter.py
    A minimal MCP server with:
    • Text input/output tool (echo-style processing)
    • Image input/output tool (e.g., convert to black & white)
    • Bearer token validation
  • puch-user-id-mcp-example.py
    A task management MCP server that demonstrates how to use puch_user_id (a unique, Puch-provided user identifier) to scope tasks and data per user.

• mcp-google-oauth/
  Example MCP server showing how to implement OAuth with Google for MCP authentication/authorization.

• mcp-oauth-github/
  Example MCP server showing how to implement OAuth with GitHub for MCP authentication/authorization.

Quick Setup Guide

Step 1: Install Dependencies

First, make sure you have Python 3.11 or higher installed. Then:

# Create virtual environment
uv venv

# Install all required packages
uv sync

# Activate the environment
source .venv/bin/activate

Step 2: Set Up Environment Variables

Create a .env file in the project root:

# Copy the example file
cp .env.example .env

Then edit .env and add your details:

AUTH_TOKEN=your_secret_token_here
MY_NUMBER=919876543210

Important Notes:

• AUTH_TOKEN: This is your secret token for authentication. Keep it safe!
• MY_NUMBER: Your WhatsApp number in format {country_code}{number} (e.g., 919876543210 for +91-9876543210)

Step 3: Run the Server

cd mcp-bearer-token
python mcp_starter.py

You’ll see: 🚀 Starting MCP server on http://0.0.0.0:8086

Step 4: Make It Public (Required by Puch)

Since Puch needs to access your server over HTTPS, you need to expose your local server:

Option A: Using ngrok (Recommended)

1. Install ngrok: Download from https://ngrok.com/download

2. Get your authtoken:

   • Go to https://dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken
   • Copy your authtoken
   • Run: ngrok config add-authtoken YOUR_AUTHTOKEN

3. Start the tunnel:

   ngrok http 8086
   

Option B: Deploy to Cloud

You can also deploy this to services like:

• Railway
• Render
• Heroku
• DigitalOcean App Platform

How to Connect with Puch AI

1. Open Puch AI in your browser