Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Multi Capable Processing MCP Smart Agent logo
搜索检索stdio官方级别未说明来源级核验

Multi Capable Processing MCP Smart Agent

MCP Server

It is a modular and extensible AI agentic server system that connects specialized agents through a central REST API. These agents can analyze code repositories, fetch external data (like weather), generate text summaries, and remember past interactions using a persistent memory manager.

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI代理API集成Python代码分析数据获取

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

AdadAlShabab

提供方

AdadAlShabab

最后核验

2026/5/18 02:50

运行时

Python

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

python -m unittest discover tests

详细介绍

多功能处理(MCP)智能代理 它是一个模块化和可扩展的人工智能驱动的代理服务器系统,通过中央REST API连接专门的代理。这些代理可以分析代码存储库,获取外部数据(如天气),生成文本摘要,并使用持久内存管理器记住过去的交互。

______________________________________________________________________

🚀 主要特点

  • 多代理架构: 模块化设计,带有用于代码分析、数据查找和摘要的专用代理。
  • 工具集成代理: 每个代理都使用诸如GitHub API、天气服务或基本NLP技术之类的工具。
  • 存储系统: 保留对先前任务的持久记忆,以便进行上下文回忆。
  • RESTful服务器: 通过HTTP轻松与前端、CLI工具或工作流集成。
  • Python结构: 完全可测试和可扩展的项目布局。
  • 准备扩展: 您可以插入OpenAI、LangGraph、矢量数据库等。

______________________________________________________________________

🗂️ 项目结构

mcp-smart-agent/
│
├── agents/                  # AI agents for specific task domains
│   ├── code_agent.py        # Analyzes GitHub repositories
│   ├── data_agent.py        # Fetches weather data
│   └── summary_agent.py     # Summarizes input text
│
├── tools/                   # External service integrations
│   ├── github_tool.py       # Simulates GitHub API access
│   └── weather_tool.py      # Simulates weather data fetch
│
├── memory/
│   └── memory_manager.py    # In-memory key-value storage (can be extended)
│
├── server/
│   └── mcp_server.py        # Flask API endpoints to interact with all agents
│
├── tests/
│   └── test_agents.py       # Unit tests for core functionality
│
├── main.py                  # Entry point to start the server
├── requirements.txt         # Python dependencies
└── README.md                

______________________________________________________________________

🧠 运作原理

系统启动了一个Flask服务器,该服务器公开了与不同代理对应的端点:

1. CodeAgent (分析GitHub仓库)

  • 从类似GitHub的存储库中提取数据(模拟)。
  • 返回高级分析(例如,文件数量)。
  • 将结果保存在内存中。

2. DataAgent (获取天气数据)

  • 接受位置输入。
  • 返回模拟天气数据(可以连接到OpenWeatherMap等)。

3. SummaryAgent (文本摘要)

  • 接受长文本并返回基本摘要。
  • 您可以扩展此功能以使用GPT或HuggingFace模型。

4. MemoryManager

  • 保存输出以供重用。
  • 支持简单的键值存储(可以升级到Redis或vector DB)。

______________________________________________________________________

🔌 API终点

方法端点描述
职位/analyze_repo分析GitHub仓库
职位/get_weather获取模拟天气数据
职位/summarize总结一段文本
职位/retrieve_memory检索任务的存储内存

🔧 示例用法

curl -X POST http://localhost:5000/analyze_repo \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"repo_url": "https://github.com/example/repo"}'

______________________________________________________________________

🧪 测试

使用以下工具运行单元测试:

python -m unittest discover tests

______________________________________________________________________

🛠 安装与运行

先决条件

  • Python 3.7+
  • pip 安装

安装依赖项

pip install -r requirements.txt

启动服务器

python server/mcp_server.py

______________________________________________________________________

扩张思路

  • 用真实的API(GitHub、OpenWeather、LangChain工具)替换模拟工具。
  • 使用Pinecone或ChromaDB等向量数据库来实现持久内存。
  • 为长时间运行的计划工作流添加LangGraph。
  • 用GPT-4或HuggingFace变压器替换简易剂。
  • 添加身份验证、日志记录和速率限制。

🙋‍♂ 作者

由Adad制造——一个用于快速原型制作和实验的开源AI代理框架。

目录标签

目录标签

AI代理API集成Python代码分析数据获取research-and-dataapiagentflaskhttp-serverlangchainmcp-server本地部署RESTAPI文本摘要

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

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

继续浏览同类 MCP