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。
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🚀 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。
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🗂️ 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）。
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🔌 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。
