What is Streamlit LangChain MCP Server?
Streamlit LangChain MCP Server is a Streamlit-based application that performs personality analysis based on GitHub pull requests, utilizing LangChain, AWS services, and the Model Context Protocol (MCP) to generate insights from GitHub data.
How to use Streamlit LangChain MCP Server?
To use the application, clone the repository, start the Dev Container in VS Code, launch the Streamlit application, and input a GitHub username to analyze personality based on their recent pull requests.
Key features of Streamlit LangChain MCP Server?
- GitHub Personality Analysis: Analyzes the personality of GitHub users based on their recent pull requests.
- Streamlit Interface: User-friendly interface for input and result display.
- LangChain Integration: Utilizes natural language processing and toolchain with LangChain.
- MCP Server: Connects with GitHub data using the MCP server.
Use cases of Streamlit LangChain MCP Server?
- Analyzing developer personalities based on their contributions to GitHub.
- Providing insights for team dynamics and collaboration.
- Enhancing recruitment processes by understanding candidate personalities.
FAQ from Streamlit LangChain MCP Server?
- Can this application analyze any GitHub user?
Yes! It can analyze any GitHub user with public pull requests.
- Is there a cost to use this application?
The application is free to use for everyone.
- What technologies are used in this project?
The project uses Streamlit, LangChain, AWS services, and the Model Context Protocol.
Streamlit LangChain MCP Server GitHub
このプロジェクトは、GitHubのプルリクエストを基に性格診断を行うStreamlitベースのアプリケーションです。LangChain、AWSサービス、Model Context Protocol (MCP) を活用してGitHubデータと連携し、インサイトを生成します。
特徴
- GitHub性格診断: GitHubユーザーの直近のプルリクエストを基に性格を分析します。
- Streamlitインターフェース: ユーザーフレンドリーな入力と結果表示のインターフェース。
- LangChain統合: 自然言語処理とツールチェーンにLangChainを使用。
- MCPサーバー: MCPサーバーを使用してGitHubデータと連携。
必要条件
- Dev Container対応の環境（VS Code推奨）
使用方法
-
リポジトリをクローンします:
git clone <repository-url> cd streamlit-langchain-mcp-server-github -
Dev Containerを起動します:
- VS Codeでプロジェクトを開き、Dev Containerを起動します。
-
Streamlitアプリケーションを起動します:
make dev -
ブラウザでアプリケーションを開きます:
http://localhost:8501 -
GitHubユーザー名を入力し、「診断する」をクリックして、プルリクエストを基にユーザーの性格を分析します。
開発
- このプロジェクトでは
ruffを使用してコードのリントとフォーマットを行います。エディタがPythonファイルに対してruffを使用するよう設定してください。 .vscode/settings.jsonファイルには、フォーマットを一貫させるための推奨エディタ設定が含まれています。
ライセンス
ライセンス情報をここに記載してください。
