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MCP Server · AI代理

MCP agent demo

一个由多个代理(如DbAgent、MailerAgent和ReportAgent)组成的系统,用于协调执行任务如存储报告和发送通知,支持Postgres和SMTP/MailHog,也可通过n8n工作流进行后端操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
AI代理Python工作流自动化

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作者 / 组织
iyswarrya
提供方
iyswarrya
运行时
Python

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP agent demo 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 2 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。

详细介绍

微型多智能体系统(MCP+A2A)

三个代理设置:

  • ReportAgent(A2A服务器) –接收任务“存储报告+通知”;编排DbAgent和MailerAgent。
  • DbAgent(MCP) –仅限Postgres: insert_report, list_reports.
  • 邮件代理(MCP) –仅限SMTP/MailHog: send_email.

前提条件

  • Python 3.10+
  • Postgres和MailHog(例如通过docker compose)

设置

cd mcp-http-agent-demo
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate     # Windows

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Set OPENAI_API_KEY in .env

启动Postgres和MailHog(以及可选的n8n):

docker compose up -d postgres mailhog

运行多代理系统

终端1–DbAgent(MCP,端口8001)

python -m multi_agent.db_agent.server

终端2–邮件代理(MCP,端口8002)

python -m multi_agent.mailer_agent.server

终端3–ReportAgent(A2A HTTP,端口8000)

python -m multi_agent.report_agent.server

终端4-客户端代理(呼叫ReportAgent)

python -m agent.run_agent

流量: User → ClientAgent(工具)→ ReportAgent HTTP→ 报告代理(LLM+MCP)→ DbAgent+邮件代理.

使用n8n作为后端

您可以使用 n8n工作流程 而不是DbAgent+MailerAgent。客户端和ReportAgent保持不变;只有后端发生了变化。

  1. 开始n8n(和postgres+mailhog): docker compose up -d postgres mailhog n8n
  2. 在n8n中,导入 workflows/n8n_db_email_workflow.json,设置Postgres和MailHog SMTP凭据,并激活工作流。 → 一步一步: docs/N8N_SETUP.md
  3. 产生 .env: N8N_WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/webhook/db-email-report
  4. 跑 仅 ReportAgent和客户端(不需要DbAgent或MailerAgent或 OPENAI_API_KEY 对于ReportAgent):

- python -m multi_agent.report_agent.server - python -m agent.run_agent

ReportAgent将POST到n8n webhook进行“存储报告+通知”。 GET http://localhost:8000/health 显示 "backend": "n8n" 或 "DbAgent+MailerAgent (MCP)".

可选的环境变量(请参见 .env.example): POSTGRES_*, SMTP_*, REPORT_AGENT_URL, DB_AGENT_URL, MAILER_AGENT_URL, N8N_WEBHOOK_URL.

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多代理系统Python本地部署任务协调PostgresSMTPn8n工作流

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP agent demo 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP agent demo 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP agent demo 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。

MCP agent demo 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。

MCP agent demo 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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