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本地代理AI编排器

mcp-agent-orchestrator是一个生产就绪的模板，用于构建本地优先的代理AI系统，通过Model Context Protocol连接FastMCP服务器和LangGraph编排器，使用Ollama作为本地LLM主机。

  • by NxtGenCodeBase
  • Python
  • 本地部署
  • 4 星标
  • 更新于
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使用说明

🤖 mcp代理编排器：通过模型上下文协议实现本地代理AI

mcp代理编排器 是用于构建的生产就绪启动模板 本地首个代理AI 系统。它演示了如何连接 FastMCP（Python）服务器 到一个 LangGraph编排器 使用 奥拉玛 作为本地LLM主机。

🚀 主要特点

  • 标准化MCP集成： 使用 模型上下文协议 将工具逻辑与LLM逻辑解耦。
  • 有状态的编排： 建于 LangGraph 用于健壮的多回合代理对话和错误处理。
  • 隐私第一： 使用100%本地执行 Ollama（火焰3.1/Mistral）-不需要API密钥。
  • 现代UI： 干净的 溪流 与MCP工具实时交互的界面。
  • FastMCP框架： 简化的Python工具定义，具有自动模式生成功能。

🏗️ 架构概述

  1. MCP主机（Ollama）： 提供推理引擎（LLM）。
  2. MCP服务器（FastMCP）： 定义Python工具（例如SQLite、文件系统、Web搜索）。
  3. MCP客户端： 管理 stdio 传输和子流程通信。
  4. 编排器（LangGraph）： 一个有状态的ReAct代理，决定何时调用MCP工具。
  5. 接口（Streamlit）： 面向用户的web应用程序。

🛠️ 快速开始

先决条件

  • 安装 奥拉玛 然后跑 ollama run llama3.1.
  • Python 3.10或更高版本。

安装

  1. 克隆存储库：
    git clone https://github.com/NxtGenCodeBase/mcp-agent-orchestrator.git
cd mcp-agent-orchestrator```

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