AI导哈

智能代理服务器系统

一个模块化且可扩展的AI驱动代理服务器系统，通过中央REST API连接专用代理，用于代码分析、数据获取和文本摘要等任务。

  • by AdadAlShabab
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 adadalshabab/multi-capable-processing-mcp-smart-agent

使用说明

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。

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