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
- 克隆存储库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server- 创建并激活虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate- 安装依赖项
pip install -r requirements.txt- 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
贡献
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