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标题：委托MCP 表情符号🚀 颜色来源：蓝色 颜色To：紫色 sdk:docker 固定：false 许可证：mit short_description：智能多代理路由与引导 标签：
- mcp服务器
- 建设mcp轨道企业
- 多代理
- 代理编排
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🚀 委托MCP服务器
智能多代理路由与引导
*为MCP一岁生日黑客马拉松而建-2025年冬季*
⚡ 快速开始
# One command to install and configure everything
python install.py就是这样！ 重新启动Claude Code并开始委派：
"scan this codebase for security vulnerabilities"
→ MCP suggests: "Delegate to Gemini"
→ Claude executes: gemini scan .
"design an authentication architecture"
→ MCP suggests: "Handle directly (Claude is best)"
→ Claude executes: (Internal reasoning)
"refactor the delegation engine"
→ MCP suggests: "Delegate to Aider"
→ Claude executes: aider --message "refactor delegation engine"特性:
- ✅ 一个命令安装 -30秒完成设置
- ✅ 智能路由 -规则+能力分析
- ✅ 隐私第一 -您的代码永远不会通过此服务器
- ✅ 轻量级 -占用空间最小，没有繁重的数据库
- ✅ 跨平台 -Windows、Mac、Linux
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🎮 尝试交互式演示
体验路由智能的实际应用！我们的HF Space演示让您：
交互功能：
- 🧪 测试任何查询 -实时查看路由决策
- 📊 路由透明度 -查看完整的决策过程：
- 任务分类（安全、架构、重构等） - 复杂性评估（简单/中等/复杂） - 检测到的关键字和路由推理 - 将要执行的CLI命令
- ⚙️ 实时配置 -切换代理和路由策略，查看设置如何影响决策
- 💡 查询示例 -简单和复杂的多步骤场景
试试这个：
- 访问 HF空间
- 输入： *审核身份验证系统是否存在SQL注入、XSS和CSRF漏洞*
- 用完整的推理观察它通往双子座的路线
- 在设置中禁用Gemini→ 看看去克劳德的路线吧！
想用真实的代理人进行测试吗？ 复制空间并添加您的API密钥！
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🌟 这是什么？
A. 轻量级MCP服务器 它充当AI编码代理的路由智能层。它不会自己执行任务（这会造成瓶颈和安全风险），而是分析您的请求并 指南 您的主代理（如Claude Code）在哪个工具上使用。
关键洞察：这是继 路线指引 图案：
- 分析：服务器分析提示（例如“审计安全”）。
- 路线：它根据您的需求确定最佳代理 预设 和 规则.
- 指南：它返回 *精确命令* 跑步。
- 执行：客户端（Claude）直接执行命令。
这确保了 零锁定, 最大隐私，以及 本地性能.
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🎯 核心价值主张
问题
开发人员手动在AI代理之间切换，失去了上下文和生产力：
- 克劳德建筑
- Gemini用于安全分析
- git操作助手
- GitHub集成副本
解决方案
一台MCP服务器，告诉您的代理人打电话给谁：
You → Claude Code → Delegation MCP → "Use Gemini for this" → Claude calls Gemini你与一个代理合作，但获得了所有代理的力量。
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📦 安装
先决条件
- Python 3.10+
- 至少安装了一个AI代理CLI：
- Gemini CLI: npm install -g @google/gemini-cli - 帮助: pip install aider-chat - 克劳德代码: npm install -g @anthropic-ai/claude-code - : npm install -g github/copilot
自动安装（推荐）
# Clone repository
git clone https://github.com/carlosduplar/multi-agent-mcp.git
cd multi-agent-mcp
# One-command install
python install.py
# Or on Unix/Mac
bash install.sh安装程序将：
- 检查系统要求
- 发现已安装的代理
- 自动配置Claude代码
- 验证一切正常
重新启动Claude Code，你就准备好了！
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🎯 运作原理
智能路由指引
我们使用混合方法来确定作业的最佳代理：
- 基于规则的预设：您配置的规则具有优先权（例如，“始终使用Gemini进行安全保护”）。
- 能力分析：如果没有规则匹配，我们会分析代理能力以找到最佳匹配。
查询：“扫描漏洞”
- 检查规则：比赛
security_audit预设？ -> 双子座 - 指南：返回指南以使用Gemini
交互示例
用户：“审核SQL注入的身份验证码”
克劳德代码 电话 get_routing_guidance:
{
"query": "Audit auth.py for SQL injection"
}MCP服务器 回答：
{
"decision": "DELEGATE_TO: gemini",
"agent": "gemini",
"task_type": "security_audit",
"cli_command": "gemini \"Audit auth.py for SQL injection\""
}克劳德代码 然后执行：
gemini "Audit auth.py for SQL injection"______________________________________________________________________
🔧 MCP工具
get_routing_guidance
获取任务的路线指南。返回哪个代理应该处理它以及要运行的确切CLI命令。
{
"query": "Audit auth.py for SQL injection"
}discover_agents
自动发现系统上可用的CLI代理并注册它们。
{
"force_refresh": false # Optional: force re-discovery
}list_agents
列出所有已注册的代理及其可用性状态。
⚡ 代币开销
这种MCP服务器的一个关键优势是 最小上下文占用空间。以下是实际的令牌使用情况：
MCP Tools:
├─ get_routing_guidance: 601 tokens
├─ discover_agents: 584 tokens
└─ list_agents: 554 tokens
─────────
Total MCP overhead: 1,739 tokens (0.9% of 200k context)这意味着什么:
- ✅ 不到您上下文预算的1%
- ✅ 为实际代码和对话留出99%以上的空间
- ✅ 没有繁重的提示或臃肿的说明
- ✅ 不牺牲上下文的智能路由
与此相比，运行多个代理实例或复杂的编排框架可能会消耗10-20%的上下文，仅仅是为了协调开销。
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🏗️ 建筑
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code (or other MCP client) │
│ - User chats here │
│ - Calls get_routing_guidance │
│ - EXECUTES the returned command │
└──────────────┬──────────────────────────┘
│ MCP Protocol (stdio)
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Delegation MCP Server │
│ - Analyzes task complexity & type │
│ - Checks rules & capabilities │
│ - Returns guidance (NO EXECUTION) │
└──────────────────────────────────────────┘v0.4.0-轻量级架构
隐私和安全:
- 无代码执行：服务器从不执行代码或命令。这只是暗示他们。
- 无数据持久性：服务器不保存任何数据库或代码日志。
- 直接连接：您的代理人直接与委托工具（例如，Claude->Gemini）交谈。
代理自动发现:
- 自动检测已安装的CLI代理（Claude、Gemini、Aider等）
- 验证代理可用性
- 优雅的错误处理
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🗂️ 项目结构
multi-agent-mcp/
├── src/delegation_mcp/
│ ├── server.py # MCP server (Routing Guidance) ⭐
│ ├── delegation.py # Routing logic & scoring
│ ├── orchestrator.py # Agent registry
│ ├── agent_discovery.py # System scanner for agents
│ ├── tool_discovery.py # Tool definitions
│ ├── config.py # Configuration handling
│ ├── cli.py # CLI tools
│ └── adapters/ # Agent definitions
│ ├── claude.py
│ ├── gemini.py
│ ├── copilot.py
│ └── aider.py
├── tools/ # Tool definitions (JSON)
├── tests/ # Comprehensive tests
└── config/ # Default delegation rules______________________________________________________________________
🚀 路线图
✅ 第一阶段：基础（完成）
- 带路由引导的MCP服务器
- 基于能力的路由
- 代理自动发现
- 生产级架构
🔜 第二阶段：情报（2026年第一季度）
- ML供电路由
- 从用户反馈中学习
- 自定义代理定义
🔮 第三阶段：合作（2026年第二季度）
- 复杂的多步骤工作流程
- 并行代理执行指南
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🤝 贡献
我们欢迎捐款！添加新的代理适配器、改进路由逻辑或增强文档。
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📄 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证
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🎯 愿景
“你和一个代理人一起工作，但得到了所有代理人的力量。”
当今的人工智能领域拥有出色的专家，但他们各自为政。 授权MCP改变了这一点。 它是让代理协作的智能层，创造了比其部分之和更大的东西。
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内置于❤️ 对于MCP生态系统