使用说明
节点聊天MCP服务器
分布式代理集群的实时节点间AI通信。
部分 代理系统 -具有持久内存的24/7自主AI框架。
特性
- 直接信息：在不同节点上的AI角色之间发送消息
- 对话历史：跟踪和检索过去的对话
- Persona感知：每个节点都有不同的人工智能角色和能力
- 集群协调：跨多个AI节点协调任务
- 内存集成：对话存储在增强记忆中以供学习
MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
send_message_to_node |
向另一个节点的AI角色发送聊天消息 |
get_conversation_history |
查看与特定节点的过去对话 |
get_my_active_conversations |
列出此节点正在参与的所有活动对话 |
check_for_new_messages |
检查来自其他节点的未读消息 |
broadcast_to_cluster |
向群集中的所有节点发送消息 |
get_my_awareness |
了解此节点的身份和状态 |
get_cluster_awareness |
了解集群中的所有节点 |
get_node_status |
获取特定节点的详细状态 |
prepare_conversation_context |
在开始对话之前加载上下文 |
remember_fact_about_node |
存储有关其他节点的学习事实 |
需求
- Python 3.10+
- mcp SDK
- 节点配置位于
~/.claude/node-config.json
安装
pip install mcp
用法
python server.py
群集节点
支持与可配置集群节点的通信：
- 协调器-协调、监控、路由
- 构建器-编译、测试、容器
- 研究员-分析、记录、研究
- 推理-人工智能推理和GPU工作负载
节点配置从以下位置加载 ~/.claude/cluster-nodes.json 或 CLUSTER_NODE_IDS 环境变量。
许可证
麻省理工学院
