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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Adk Wizard

MCP Server

一个基于Google Agent Development Kit (ADK)的多代理系统,能够从自然语言需求自动生成生产就绪的n8n工作流,并实时验证文档。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI代理工作流自动化Python生产就绪AI生成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Folken2

提供方

Folken2

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

🧙‍♂️ ADK 工作流向导 - 代理式 n8n 工作流生成器

一个利用谷歌代理开发工具包(ADK)构建的复杂多代理系统,能够自动根据自然语言需求生成可投入生产的n8n工作流。该系统由Context7 MCP提供支持,用于实时验证n8n文档。

概述

  • 多智能体架构专门的AI代理并行工作,以实时Context7验证的方式规划、开发和记录n8n工作流
  • 生产就绪输出生成有效的n8n JSON工作流和全面的设置指南,随时准备部署
  • 智能规划路由器和规划器代理之间的迭代对话确保在实施前完成最优工作流程设计
  • 自我完善系统内置的Opik集成提供了自动化评估、即时优化和持续性能提升功能

技术栈

  • 大型语言模型(LLM)通过Openrouter访问Gemini-2.5-flash
  • 框架谷歌代理开发工具包(ADK)
  • MCP(根据上下文,MCP可能代表多种含义,如“最小化成本原则”、“微软认证合作伙伴”等,具体翻译需结合语境)用于实时n8n验证的Context7 MCP
  • 可观测性Opik用于追踪、评估和优化

特点/特性

  • 多智能体架构专门的人工智能代理并行工作以生成最佳工作流程
  • 智能规划基于Context7的工作流规划,配备实时n8n节点验证
  • 并行开发同时生成JSON和创建文档
  • 自动生成文档自动生成用户友好的设置指南
  • 已准备好投入生产已验证的n8n JSON工作流,随时可导入
  • 可观测性与评估内置Opik追踪功能,用于监控、调试和系统评估

建筑

graph TD
    A["👤 User Requirements"] --> B["🤖 n8n Workflow Router"]
    B --> C["🤖 Workflow Planner"]
    C --> B
    C --> D["🔍 Context7 MCP"]
    D --> C
    B --> E["🤖 Developer Agent Team"]
    E --> F["🤖 Trigger Generator"]
    E --> G["🤖 Processing Generator"]
    E --> H["🤖 Output Generator"]
    
    %% Developer agents connect to their own MCP instance
    F --> D2["🔍 Context7 MCP"]
    G --> D2
    H --> D2
    
    F --> I["🤖 Workflow Compiler"]
    G --> I
    H --> I
    B --> J["🤖 Documentation Agent"]
    I --> K["✅ Final JSON n8n Workflow"]
    J --> L["📖 Setup Guide.md"]
    K --> M["🎁 Complete Package"]
    L --> M
    
    classDef agent fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px,color:#000
    classDef mcp fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px,color:#000
    classDef output fill:#e8f5e8,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px,color:#000
    classDef user fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px,color:#000
    
    class B,C,E,F,G,H,I,J agent
    class D,D2 mcp
    class K,L,M output
    class A user

安装

先决条件

设置

  1. 克隆仓库
   git clone https://github.com/Folken2/adk-wizard.git
   cd adk-wizard
  1. 安装依赖项
   pip install -r requirements.txt
  1. 环境配置

创建一个 .env 代理文件夹中的文件:

   CONTEXT7_API_KEY=your_context7_api_key_here
   OPENROUTER_API_KEY=your_google_api_key_here
  1. 运行具有交互式用户界面的应用程序
   adk web

代理专长

工作流规划器

  • 目的n8n工作流的技术架构师
  • 能力基于Context7的节点验证,优化流量设计
  • 输出详细的技术工作流程计划

开发者代理团队

  • 触发器发生器创建触发器和数据收集节点
  • 处理生成器构建转换和逻辑节点
  • 输出生成器处理通知和错误处理
  • 编译器将所有部分合并为最终工作流程

文档代理

  • 目的创建用户友好的设置指南
  • 能力适合初学者的指南,故障排除方法
  • 输出完整的文件包

代理定制

修改以下中的代理指令:

  • agent/sub_agent/workflow_planner.py
  • agent/sub_agent/developer_agent.py
  • agent/sub_agent/documentation_agent.py

监控与可观测性

内置的Opik集成提供了全面的代理系统管理功能:

  • 实时追踪实现完整的代理行为监控,包含详细的执行轨迹和多代理工作流可视化
  • 自动化评估使用相关性和幻觉检测指标进行性能评估,并结合持续质量监控
  • 高级分析性能指标、错误追踪、成功率分析以及基于数据的系统改进建议

许可证

这个项目遵循MIT许可证授权——详见 许可证 详情见文件。

致谢

  • Google ADK团队的强力代理框架
  • Openrouter,打造最佳的LLM多供应商服务
  • 用于全面且最新的n8n文档的Context7
  • n8n社区,获取灵感与反馈
  • Opik:开源可观测性工具

______________________________________________________________________

采用Google ADK、Context7 MCP以及现代人工智能技术构建。

目录标签

目录标签

AI代理工作流自动化Python生产就绪AI生成多代理系统本地部署自动化工作流n8n集成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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