多智能体思维MCP服务器
该项目旨在为复杂任务并行研究和执行多个视点和方法MCP (Multi-Component Protocol) 服务器。通过在内部生成多个代理（专家代理），并根据各自的专业领域分担并执行任务，以实现更深入、更多元化的分析和解决方案的生成。
这个项目HuggingFace 的，之 smolagents 库和FastMCP 作为基础。
主要功能
- 多代理思维：
- 从单个任务描述中自动生成多个不同的视点和方法。 - 并行运行专门用于每种方法的专家代理。 - 支持多种问题解决策略，包括视点分担、任务分担、阶段分担、并行解法、分支搜索和分解重建。 - 整合来自每个专家的报告，并给出最终结论和解决方案。
- MCP 服务器：
- fastmcp 来修改标记元素的显示属性MCP 作为服务器工作。 - Cursor IDE 等的MCP 从客户端 multiagent.multiagent_thinking 中描述的场景，使用以下步骤创建明细表，以便在概念设计中分析体量的体积。
要件
- Python 3.11 以降
uv包管理器- 以下API 键：
- OpenAI API 键（OPENAI_API_KEY) - HuggingFace 标记（HF_TOKEN)
安装
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/Hajime-Y/multiagents-thinking.git
cd multiagents-thinking- 创建虚拟环境并安装相关性：
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS の場合
# .venv\Scripts\activate # Windows の場合
uv sync（依赖关系是 pyproject.toml ），模板名称将采用不同的格式
环境变数
在项目根目录中 .env 请创建文件并设置以下环境变量：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token使用方法
MCP 启动服务器：
uv run python -m src.multiagents因此multiagent 将条目添加到文档注册表。MCP 从客户端（例如Cursor IDE） multiagent.multiagent_thinking 通过调用工具，可以执行多代理思维过程。
示例（在Cursor IDE中调用）：
@multiagent.multiagent_thinking 新しいオンライン教育プラットフォームの設計方針について、学習科学、データ駆動、社会的学習の3つの観点から分析し、具体的なアイデアを提案してください。Claude Desktop 在中使用
Claude Desktop 在这里MCP 要使用服务器，请使用配置文件（通常为 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 等）中添加以下设置。
{
"mcpServers": {
"multiagent": {
"command": "/PATH/TO/YOUR/uv", // あなたの環境の uv への絶対パス
"args": [
"--directory",
"/YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/multiagents-thinking", // このプロジェクトディレクトリへの絶対パス
"run",
"python",
"-m",
"src.multiagents"
]
}
}
}/PATH/TO/YOUR/uv单击功能区上uv请用执行文件的绝对路径替换（which uv可以通过命令等确认）。/YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/multiagents-thinking将显示multiagents-thinking目录）的绝对路径。
主要组件
src/multiagents.py: MCP 服务器的入口点。multiagent_thinking定义工具。src/create_agent.py：生成主代理和专家代理提示和创建代理逻辑（run_specialist_agents包括工具）。
许可证
这个项目Apache License 2.0 下提供。
谢辞
这个项目HuggingFace 的，之 smolagents 库正在激励。