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MCP Server · 开发工具

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy

一个为期6周的AI代理开发课程,涵盖OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP等技术,帮助用户构建和部署自主AI代理。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
Jupyter Notebook开发工具CursorAI代理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
manoritesandeep
提供方
manoritesandeep

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Cursor,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

掌握人工智能代理工程-构建自主的人工智能代理

使用OpenAI代理SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP编写和部署AI代理的6周旅程

_如果您在Cursor中查看此内容,请右键单击左侧资源管理器中的文件名,然后选择“打开预览”,以查看格式化版本。_

我非常兴奋地欢迎你!这是您为期6周的冒险之旅的开始,您将进入强大、惊人且往往超现实的智能人工智能世界。

在你开始之前

我在这里帮助你取得最大的成功!如果我能提供帮助,请联系我,可以在平台上或直接给我发电子邮件(ed@edwarddonner.com).在LinkedIn上与人联系以建立社区总是很棒的——你可以在这里找到我:\ https://www.linkedin.com/in/sandeepsolanki/

不那么可怕的设置说明

也许是著名的最后一句话:但我真的,真的希望我创造了一个不会太可怕而无法建立的环境!

  • Windows用户,您的指示是 这里
  • Mac的人,你的是 这里
  • Linux的人,你的 这里

如有任何问题,请与我联系。

CrewAI周(第3周)的重要注意事项

Windows PC用户:您需要检查顶部的“gotcha#4” SETUP-PC 说明--安装Microsoft生成工具。\ 如果你不这样做,那么CrewAI将失败,并出现一个涉及Chroma的模糊错误。.

然后,您需要在项目根目录的游标终端中运行此命令,以便运行Crew命令:\ uv tool install crewai==0.130.0 --python 3.12\ 如果你以前使用过Crew,那么这样做可能是值得的,以确保你拥有最新的:\ uv tool upgrade crewai==0.130.0 --python 3.12

这个命令将Crew固定到我在球场上使用的版本。如果你对Crew有任何问题,你可以通过运行以下命令尝试使用最新版本:\ uv tool upgrade crewai --python 3.12

在任何时候,你都可以看到你安装了哪个版本的Crew:\ uv tool list

旁注:一个带有uv的“工具”是一个由uv在全球范围内安装的实用程序。安装此工具后,您可以使用“creuai”作为命令,它将运行与此工具相关的代码。

那么请记住船员:

  1. 有两种方法可以在第3周完成CrewAI项目。要么在构建每个项目时查看代码,然后 crewai run 看看它在行动。或者,如果你更喜欢动手,那么从头开始创建你自己的Crew项目来模仿我的;例如,创建 my_debate 一起去 debate,并与我一起编写代码。任何一种方法都可行!
  2. Windows用户:Crew的一个库最近推出了一个新问题。在修复此问题之前,当您尝试运行时可能会出现“unicode”错误 crewai create crew。如果发生这种情况,请先尝试在终端中运行此命令: $env:PYTHONUTF8 = "1"
  3. 双子座用户:除了你的钥匙 .env 提交 GOOGLE_API_KEY,您将需要一个相同的密钥 GEMINI_API_KEY

API成本-请阅读我!

本课程涉及调用OpenAI和其他前沿模型,需要一个API密钥和少量开销,我们在SETUP指令中设置了这些密钥和开销。如果你不想花在API调用上,有更便宜的替代方案,如DeepSeek和免费的替代方案如使用Ollama!

详情如下 这里.

请务必监控您的API成本,以确保您对任何支出都感到满意。对于OpenAI,仪表板是 这里.

最重要的是-

一定要玩得开心!你不能选择一个更好的时间来学习智能人工智能。我希望你享受每一分钟!如果你在任何时候遇到困难- 联系我.

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

Jupyter Notebook本地部署AI代理自主AI开发工具OpenAICrewAI

支持客户端

Cursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

AI-Engineer-Agentic-Track---Demy 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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