Test Sky Mcpserver

MCP服务器（主控制程序）

用于管理和协调分布式代理和任务的集中控制服务器。

概述

MCP服务器为分布式代理提供了一个中央协调点，允许：

• 代理注册和监控
• 任务创建和分配
• 状态跟踪和报告
• 基于API的安全通信

此实现是一个骨架结构，可以扩展到特定的用例，如分布式计算、工作流编排或基于代理的系统。

特性

• 代理管理：注册、监视和控制分布式代理
• 任务管理：创建、分配和跟踪任务
• API-初步设计：带FastAPI的RESTful API
• 认证：API基于密钥的身份验证
• 配置：基于环境的配置

入门指南

先决条件

• Python 3.8+
• 虚拟环境（推荐）

安装

1. 克隆存储库

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

1. 创建并激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

1. 配置环境变量

cp .env.example .env
# Edit .env with your settings

运行服务器

启动开发服务器：

python server.py

或者直接使用uvicorn：

uvicorn server:app --reload

服务器将在以下时间可用http://localhost:8000.API文档可在http://localhost:8000/docs.

API文档

服务器运行后，请访问http://localhost:8000/docs对于Swagger UI API文档，或http://localhost:8000/redoc用于ReDoc文档。

关键终点

• GET /health -健康检查端点
• GET /api/v1/agents -列出所有注册代理人
• POST /api/v1/agents -注册新代理
• GET /api/v1/tasks -列出所有任务
• POST /api/v1/tasks -创建新任务
• POST /api/v1/tasks/{task_id}/assign/{agent_id} -将任务分配给代理

发展

项目结构

mcp-server/
├── server.py           # Main application entry point
├── config.py           # Configuration management
├── models.py           # Data models
├── routes.py           # API routes
├── requirements.txt    # Dependencies
├── .env.example        # Example environment variables
└── README.md           # Documentation

未来的增强功能

• 持久存储的数据库集成
• 用户身份验证和多租户
• WebSocket支持实时更新
• 高级任务调度和优先级
• 与任务分配相匹配的代理能力
• 监控仪表板

许可证

MIT许可证

贡献

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