MCPAgentAI🚀
MCPAgentAI 是标准化的 工具包装框架 以统一的方式实施和管理各种工具。它旨在帮助开发人员快速集成和启动基于工具的用例。
主要特点
- 🔧 标准化包装：为使用MCP协议构建工具提供抽象层。
- 🚀 灵活的用例：轻松添加或删除工具以满足您的特定要求。
- ✨ 开箱即用的工具：包括用于常见场景的预构建工具：
- 🐦 推特管理：自动化推特、回复和管理推特互动。 - 💸 Crypto：获取最新的加密货币价格。 - 🤖 Eliza操作系统 集成：与ElizaOS无缝连接和交互，以增强自动化。 - 🕑 时间工具 - ☁️ 天气资讯（API） - 📚 字典查找 - 🧮 数学表达式计算器 - 💵 货币兑换（API） - 📈 股票数据：访问实时和历史股票市场信息。 - \[WIP\]📰 新闻：检索最新的新闻标题。
技术栈🛠️
- python：核心编程语言
- 主控程序 框架：通信协议
- 码头工人：集装箱化
🤔 什么是MCP？
这 模型上下文协议(主控程序) 是最前沿的标准 上下文共享和管理 跨AI模型和系统。把它想象成 语言 AI代理用于无缝交互。 🧠✨
原因如下 主控程序 事项：
- 🧩 标准化：MCP定义了如何在模型之间共享上下文，从而实现 互操作性.
- ⚡ 可扩展性：它是为处理高吞吐量的大规模人工智能系统而构建的。
- 🔒 安全：强大的身份验证和细粒度的访问控制。
- 🌐 灵活性：适用于不同的系统和人工智能架构。
来源
安装📦
通过PyPI安装
pip install mcpagentai______________________________________________________________________
用法💻
在本地运行
mcpagentai --local-timezone "America/New_York"在Docker中运行
- 构建Docker镜像：
docker build -t mcpagentai .
- 运行容器：
docker run -i --rm mcpagentai
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Twitter集成🐦
MCPAgentAI提供强大的Twitter集成，允许您自动推特、回复和管理Twitter交互。本节提供了有关通过Docker和.NET配置和使用Twitter集成的详细说明 .env + scripts/run_agent.sh.
Twitter集成的Docker环境变量
在Docker中运行MCPAgentAI时，为Twitter集成配置环境变量至关重要。这些变量分为两类：
1.代理节点客户端凭据
这些凭据由 Node.js客户端 在管理推特交互的代理中。
ENV TWITTER_USERNAME=
ENV TWITTER_PASSWORD=
ENV TWITTER_EMAIL=2.Tweepy（Twitter API v2）凭据
这些凭据由以下人员使用 特威皮 用于与Twitter的API v2进行交互。
ENV TWITTER_API_KEY=
ENV TWITTER_API_SECRET=
ENV TWITTER_ACCESS_TOKEN=
ENV TWITTER_ACCESS_SECRET=
ENV TWITTER_CLIENT_ID=
ENV TWITTER_CLIENT_SECRET=
ENV TWITTER_BEARER_TOKEN=使用Docker运行MCPAgentAI
- 构建Docker镜像：
docker build -t mcpagentai .- 运行容器：
docker run -i --rm mcpagentai使用运行MCPAgentAI .env + scripts/run_agent.sh
设置环境变量
创建一个 .env 在项目的根目录中创建文件，并添加以下环境变量：
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
ELIZA_PATH=/path/to/eliza
TWITTER_USERNAME=your_twitter_username
TWITTER_EMAIL=your_twitter_email
TWITTER_PASSWORD=your_twitter_password
PERSONALITY_CONFIG=/path/to/personality_config.json
RUN_AGENT=True
# Tweepy (Twitter API v2) Credentials
TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key
TWITTER_API_SECRET=your_twitter_api_secret
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_twitter_access_token
TWITTER_ACCESS_SECRET=your_twitter_access_secret
TWITTER_CLIENT_ID=your_twitter_client_id
TWITTER_CLIENT_SECRET=your_twitter_client_secret
TWITTER_BEARER_TOKEN=your_twitter_bearer_token运行代理
- 使脚本可执行：
chmod +x scripts/run_agent.sh- 运行代理：
bash scripts/run_agent.sh总结
您可以使用Docker或通过在 .env 文件并运行 scripts/run_agent.sh 脚本。
这种灵活性允许您选择最适合您的部署环境的方法。
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ElizaOS集成🤖
1.直接使用mcpagentai的Eliza代理商
这种方法允许您使用Eliza代理，而无需在后台运行Eliza框架。它通过将Eliza功能直接嵌入MCPAgentAI简化了设置。
步骤：
- 配置MCPAgentAI以使用Eliza MCP代理：
在Python代码中，将Eliza MCP Agent添加到 MultiToolAgent:
from mcpagentai.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent
from mcpagentai.tools.eliza_mcp_agent import eliza_mcp_agent
multi_tool_agent = MultiToolAgent([
# ... other agents
eliza_mcp_agent
])优势：
- 简化设置： 无需管理单独的后台进程。
- 更容易监控： 所有功能都封装在MCPAgentAI中。
- 突出显示功能： 强调MCPAgentAI在无缝集成各种工具方面的灵活性。
2.从mcpagentai运行Eliza框架
此方法涉及将Eliza Framework作为单独的后台进程与MCPAgentAI一起运行。
步骤：
- 启动Eliza框架：
bash src/mcpagentai/tools/eliza/scripts/run.sh
- 监控Eliza流程：
bash src/mcpagentai/tools/eliza/scripts/monitor.sh
- 配置MCPAgentAI以使用Eliza代理：
在Python代码中，将Eliza Agent添加到 MultiToolAgent:
from mcpagentai.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent
from mcpagentai.tools.eliza_agent import eliza_agent
multi_tool_agent = MultiToolAgent([
# ... other agents
eliza_agent
])______________________________________________________________________
教程：选择特定工具
您可以通过修改服务器中的代理配置或更新 server.py 文件仅加载所需的代理。例如：
from mcpagentai.tools.time_agent import TimeAgent
from mcpagentai.tools.weather_agent import WeatherAgent
from mcpagentai.core.multi_tool_agent import MultiToolAgent
multi_tool_agent = MultiToolAgent([
TimeAgent(),
WeatherAgent()
])
This setup will only enable **Time** and **Weather** tools.______________________________________________________________________
集成示例：Claude桌面配置
您可以使用以下配置将MCPAgentAI与Claude Desktop集成(claude_desktop_config.json), 请注意 本地ElizaOS仓库是可选参数：
{
"mcpServers": {
"mcpagentai": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "-v", "/path/to/local/eliza:/app/eliza", "--rm", "mcpagentai"]
}
}
}______________________________________________________________________
发展🛠️
- 克隆此存储库：
git clone https://github.com/mcpagents-ai/mcpagentai.git
cd mcpagentai- （可选）创建虚拟环境：
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate- 安装依赖项：
pip install -e .- 构建包：
python -m build______________________________________________________________________
贡献🤝
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许可证：MIT\ 享受！ 🎉
