ClineでとりあえずLineエージェント動かすところまで作ったメモ。 一旦公式アカウントからメッセージ送る所までできた。

リファクタリング一切してない前提（他のコードコピーしていじってるので不要な部分が結構あり）。 コーディネータから呼び出される前提。

これは公式のMCP Serverが出たのでそのまま使わせてもらう。

事前準備

メッセージ送信用の公式アカウント作成やAPIのアクセストークンの取得や送信するユーザーID等は事前にしておく（Web検索すると色々出てくる）。

エージェントのプログラム

MCP Server含むエージェントのプログラム。

MCP ServerはDockerの方を使用。

# Add nest_asyncio to allow running asyncio.run within an existing event loop
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

import os
import sys
import asyncio
from dotenv import load_dotenv
from google.genai import types
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset, SseServerParams, StdioServerParameters
from shared_libraries.error_handling import (
    before_agent_callback,
    after_agent_callback,
)

load_dotenv('.env')

parent_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
root_dir = os.path.dirname(parent_dir)
sys.path.append(parent_dir)
sys.path.append(root_dir)
from shared_libraries import constants
from . import prompt

AGENT_MODEL = constants.MODEL_GEMINI_2_5_PRO # Starting with a powerful Gemini model

# --- Helper function to initialize agent asynchronously ---
async def _initialize_agent():
    """Asynchronously fetches MCP tools and initializes the LlmAgent."""
    print("Attempting to connect to MCP Line server and fetch tools...")
    # Load connection details from environment variables
    DESTINATION_USER_ID = constants.DESTINATION_USER_ID
    CHANNEL_ACCESS_TOKEN = constants.CHANNEL_ACCESS_TOKEN
    LINE_DOCKER_IMAGE_URL = constants.LINE_DOCKER_IMAGE_URL

    tools, exit_stack = await MCPToolset.from_server(
        connection_params=StdioServerParameters(
            command='docker',
            args=[
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "-e",
                "CHANNEL_ACCESS_TOKEN",
                "-e",
                "DESTINATION_USER_ID",
                LINE_DOCKER_IMAGE_URL
            ],
            env={
                "CHANNEL_ACCESS_TOKEN": CHANNEL_ACCESS_TOKEN,
                "DESTINATION_USER_ID": DESTINATION_USER_ID
            },
        )
    )
    print(f"MCP Toolset created successfully. Fetched {len(tools)} tools.")

    agent = Agent(
        model=AGENT_MODEL, # Adjust model name if needed
        name=prompt.AGENT_NAME,
        description=prompt.DESCRIPTION,
        instruction=prompt.PROMPT,
        tools=tools,
        before_agent_callback=before_agent_callback,
        after_agent_callback=after_agent_callback,
    )
    print("Agent initialized.")
    # Return both agent and exit_stack so cleanup can potentially be handled
    return agent, exit_stack

# --- Top-level Agent Initialization ---
print("Initializing agent at module level...")
try:
    # Run the async initialization function synchronously at the top level using nest_asyncio compatibility
    line_root_agent, mcp_exit_stack = asyncio.run(_initialize_agent())
    print("Agent initialization complete. 'root_agent' is now defined.")

    # NOTE on Cleanup:

except Exception as e:
    print(f"Error during agent initialization: {e}")
    # Raise the exception to prevent the module from loading incorrectly
    raise