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
Visit Server

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.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured