OpenClawに12個のMCPサーバーを追加した方法

自動化のスケールアップにおいて重要なのはLLMではなく、データフローです。

自動化スタックが成長するにつれ、ボトルネックに直面しました。OpenClawは、Model Context Protocol (MCP) を使用してエージェントをサービスに接続します。標準状態では、サーバーは数個しか提供されません。私は、コード、画像、ベクトル検索用に12個の特化型サーバーが必要でした。

以下に、信頼性が高く低レイテンシなシステムを構築した方法を紹介します。

負荷を分散させた理由

• 特化: Claude-3.5やGPT-4o-miniのような特定のモデルを、特定のタスクに割り当てます。 • 冗長性: APIが失敗した場合、ローカルのLLaMA-2モデルが引き継ぎます。 • スピード: タスクを複数のサーバーに分散させることで、キューの蓄積を防ぎます。

セットアップ

すべての管理に単一のJSONファイルを使用しています。このファイルはOpenClawのconfigディレクトリに配置されます。各サーバーのURL、認証トークン、名前がここに保持されます。

環境からシークレットを取得するためにBashスクリプトを使用しています。これにより、トークンを安全に保つことができます。

リストを最新の状態に保つため、毎晩のcronジョブを使用しています。これにより、OpenClawのimportコマンドが自動的に実行されます。

エージェントのロジック

エージェントは名前によってサーバーを選択します。私はフォールバックロジックを備えたコードレビューエージェントを構築しました。まずClaude-3.5を試行し、失敗した場合はllama-2-localに切り替えます。これにより、APIが停止している間でもワークフローを継続できます。

また、以下のための特化型エージェントも構築しました:

結果

レイテンシは1.8秒から0.9秒に短縮されました。エージェントの応答はより速く、より信頼性の高いものになりました。

まとめ:

• 小さく始める。まずは3つのサーバーをデプロイしてください。スケールさせる前に、パイプラインを機能させましょう。 • サーバーリストをコードとして扱う。バージョン管理とリンティングを活用してください。 • エラーを監視する。openclaw monitorのようなツールを使用して、レイテンシとエラー率を追跡してください。 • フォールバックモデルを使用する。これにより、一つのサービスがダウンしても自動化全体が停止するのを防げます。

MCPは、単一のモデルを完全なエコシステムへと変貌させます。

出典: https://dev.to/mrclaw207/how-i-added-12-mcp-servers-to-openclaw-a-step-by-step-guide-bnb

オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi