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多智能体工具平台

一个模块化、生产就绪的智能体系统，提供数学计算、研究、天气和摘要等核心功能，适用于研究和自动化任务。

  • by kingrishabdugar
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 kingrishabdugar/mcp_demo

使用说明

多代理工具平台

该项目使用FastMCP、LangChain和FastAPI为高级数学、研究、天气和总结任务提供了一个模块化、生产就绪的代理系统。

特性

  • 五大核心工具：数学、搜索、天气、维基百科、摘要生成器(tools_server.py)
  • 三名专业代理：研究、数学、气象(agents.py)
  • HTTP API端点：FastAPI服务器公开每个代理(api_servers.py)
  • 统一MCP工具箱：包装API并提供智能监控工具(agent_tools.py)

设置

1.克隆和安装

cd C:/Users/kingr/CascadeProjects
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2.环境变量

创建一个 .env 在shell中文件或设置这些：

AZURE_DEPLOYMENT=your-azure-deployment-name
OPENAI_API_VERSION=2023-05-15

3.运行组件（在单独的终端中）

python tools_server.py
python api_servers.py
python agent_tools.py
  • FastAPI服务器运行在 http://127.0.0.1:8000
  • 使用MCP客户端与 supervisor 工具在 agent_tools.py

文件结构

  • tools_server.py –五个工具，FastMCP服务器
  • agents.py –三个ReAct代理，使用LangChain和FastMCP
  • api_servers.py –FastAPI服务器，公开每个代理
  • agent_tools.py –MCP工具箱、API包装、监督员
  • requirements.txt –所有依赖项
  • .env.example –示例环境文件

测试

您可以使用添加测试 pytest示例测试文件可以放置在 tests/ 目录。

许可证

麻省理工学院

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