Blogger Agent MCP

Blogger Agent MCP

Enables automated multi-agent content generation, trend analysis, and travel route planning with live web search, Google Maps integration, and publishing to Google Docs and Gmail.

Category
访问服务器

README

🚀 Blogger Agent MCP & AI Content Generation Engine

Blogger Agent MCP — это автономная мультиагентная система на базе Google Agent Development Kit (ADK) и Gemini 3.5 Flash, предназначенная для глубокого анализа трендов, живого поиска актуальных фактов в вебе, автоматического построения многоточечных маршрутов путешествий в Google Maps, написания экспертных лонгридов, публикации документов в Google Docs и рассылки по Gmail.


🌟 Ключевые возможности

  • 🧠 Мультиагентный пайплайн (Google ADK & Gemini 3.5 Flash): Использование специализированных субагентов BlogPlanner и BlogWriter под управлением единого оркестратора Root Agent.
  • 🌐 Живой веб-поиск в реальном времени (search_web): Заземление фактов (Grounding) на текущую дату для предотвращения галлюцинаций и устаревания данных LLM.
  • 🗺 Гранд-Тур маршрутизатор (get_scenic_travel_route): Построение сложных автопутешествий Точка А ➔ Б ➔ В ➔ Г с генерацией кликабельных интерактивных карт в Google Maps.
  • 📈 Google Trends Integration: Автоматический сбор восходящих ключевых трендов аудитории.
  • 🔒 Делегированная OAuth 2.0 авторизация: Создание файлов прямо на вашем личном Google Диске (Google Docs API) и отправка сообщений от вашего личного Gmail (Gmail API).
  • ☁️ Cloud Native & Docker Ready: Готов к моментальному развертыванию в Google Cloud Run, Docker и Dokploy.

🏗 Архитектура пайплайна

[Пользовательский Запрос]
        │
        ▼
[Root Agent (Blogger)]
        │
        ├──> 1. Trends Analysis (get_google_trends / pytrends)
        │
        ├──> 2. Live Web Search (search_web / DDGS Grounding)
        │
        ├──> 3. Scenic Route Planner (get_scenic_travel_route / Places & Routes API)
        │
        ├──> 4. Outline Generation (Sub-Agent: BlogPlanner)
        │
        ├──> 5. Full Article Generation (Sub-Agent: BlogWriter)
        │
        └──> 6. Export & Delivery
                 ├── Google Drive / Docs API (save_to_google_drive)
                 ├── Google Cloud Storage Backup (save_to_cloud_storage)
                 └── Gmail API Dispatch (send_article_email)

⚙️ Переменные окружения (.env)

Создайте файл .env в корневом каталоге проекта:

# Модель и регион Google Cloud Vertex AI
MODEL=gemini-3.5-flash
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE

# Ключ Google Maps Platform API
GOOGLE_MAPS_API_KEY=AIzaSyYourGoogleMapsApiKeyHere12345

# Хранилище Google Cloud Storage
GCS_BUCKET_NAME=your-gcs-bucket-name

# OAuth 2.0 Desktop Credentials (для личного Google Диска и Gmail)
OAUTH_CLIENT_ID=123456789012-yourclientid.apps.googleusercontent.com
OAUTH_CLIENT_SECRET=GOCSPX-yourClientSecretHere123456
OAUTH_REFRESH_TOKEN=1//04yourRefreshTokenHere_abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

# Email для уведомлений
NOTIFICATION_EMAIL=your_email@gmail.com

📦 Быстрая установка и локальный запуск

1. Клонирование репозитория и создание venv

git clone https://github.com/your-username/bloggeragentmcp.git
cd bloggeragentmcp

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

2. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

3. Авторизация OAuth 2.0 (Однократный запуск)

Для получения своего долговечного OAUTH_REFRESH_TOKEN запустите скрипт авторизации:

python generate_oauth_token.py

Авторизуйтесь в открывшемся браузере под своим Google-аккаунтом и скопируйте полученный refresh_token в .env.

4. Локальный запуск агента

python agent.py

🐳 Развертывание в Docker / Dokploy / Cloud Run

1. Запуск через Docker Compose

Создайте docker-compose.yml:

version: '3.8'

services:
  blogger-agent:
    build: .
    container_name: blogger_agent
    restart: always
    ports:
      - "8080:8080"
    env_file:
      - .env

Запустите контейнер:

docker compose up -d

2. Деплой в Google Cloud Run

gcloud run deploy bloggeragentmcpv03 \
  --source . \
  --region us-east1 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-secrets="OAUTH_REFRESH_TOKEN=oauth-refresh-token:latest" \
  --set-env-vars GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE,MODEL="gemini-3.5-flash",GOOGLE_CLOUD_LOCATION="global",GCS_BUCKET_NAME="your-gcs-bucket-name",NOTIFICATION_EMAIL="your_email@gmail.com"

3. Деплой в Dokploy

  1. Создайте Application в панели Dokploy.
  2. В Build Type выберите Dockerfile.
  3. Заполните переменные во вкладке Environment.
  4. Нажмите Deploy.

📝 Лицензия

MIT License © 2026 Blogger Agent MCP Team.

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选