分布式AI代理编排框架

MCP-Swarm是一个基于模型上下文协议(MCP)的分布式AI代理编排框架,支持多代理动态发现、状态同步和自主通信。

  • by rinaldofesta
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 rinaldofesta/mcp-swarm

使用说明

MCP Swarm框架

通过模型上下文协议进行分布式AI代理编排

🚀 创新

虽然MCP在早期采用者中获得了吸引力,但大多数实现都集中在单代理场景上。 MCP群 是第一个支持基于MCP的多代理编排的框架,其中代理通过MCP服务器而不是传统的消息传递进行通信。

✨ 主要特点

  • 协议优先设计:所有通信均通过标准化MCP进行
  • 代理自主权:每个代理都作为独立的MCP服务器运行
  • 动态发现:代理通过MCP注册表发现彼此
  • 状态同步:跨代理的分布式状态管理
  • 生产准备就绪:构建时考虑了可观察性、弹性和可扩展性

📋 需求

🛠️ 安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/rinaldofesta/mcp-swarm.git
cd mcp-swarm

# Install dependencies
uv sync

# Activate virtual environment (UV handles this automatically)
uv run python --version

🎯 快速开始

from mcp_swarm.core.agent import MCPAgent

# Create an agent
agent = MCPAgent(name="my-agent", role="processor")

# Initialize and start
await agent.initialize()
await agent.start()

📚 文档

🏗️ 项目结构

mcp-swarm/
├── src/mcp_swarm/      # Core framework code
├── tests/              # Test suite
├── examples/           # Example implementations
├── docs/               # Documentation
└── scripts/            # Utility scripts

🤝 贡献

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📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

内置于 FastMCP 并遵循 模型上下文协议 规范。


状态: 🚧 早期开发-我们正在构建人工智能代理编排的未来!