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AI代理流程构建服务

一个自动推荐代理流程和节点结构并支持开发的MCP服务器，与Claude Code及LangGraph/LangChain集成，提供复杂AI代理工作流生成的自动化服务。

  • by YunCheol07
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 YunCheol07/SKALA_MCP_Server_Test

使用说明

代理生成器MCP服务器

草拟代理流和节点结构 自动推荐和支持开发的MCP服务器。与Claude Code和LangGraph/LangChain集成，提供复杂AI代理工作流生成的自动化。

主要功能

  • 提示分析： 分析用户的需求，确定所需的工具和流程
  • 节点推荐： 基于目的/功能/复杂度的优化节点结构和连接自动设计
  • 优化工作流： 根据速度/成本/可靠性目标自动优化建议
  • 提供工具列表/模式： 提供Agent设计所需的所有组件信息API

文件夹结构

agent-builder-mcp/
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── server.py
    ├── config/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── tools_config.py
    │   └── patterns.py
    ├── services/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── prompt_analyzer.py
    │   ├── node_recommender.py
    │   └── workflow_optimizer.py
    └── utils/
        ├── __init__.py
        └── helpers.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_services.py
├── requirements.txt
├── .env
├── .env.example
├── pyproject.toml
├── .gitignore
├── README.md
└── setup.sh

安装和运行

  1. 创建和激活虚拟环境

    python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

  2. 依赖性安装

    pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

  3. 设置环境变量

    • .env.example 基于 .env 创建后，修改所需的API密钥等

  4. 运行服务器

    python -m src.server
    • 首次运行时正常显示FastMCP服务器画面成功！

主要服务器入口点/实施说明

  • src/server.py
    • 基于FastMCP的MCP服务器入口点
    • 注册MCP工具： analyze_prompt, recommend_nodes, optimize_workflow, get_available_tools, get_node_patterns
  • src/config/tools_config.py
    • 将MCP提供的工具的模式、说明、依赖信息等数据库化
  • src/config/patterns.py
    • 定义流/节点模式（顺序、并行、条件、重复等）
  • src/services/prompt_analyzer.py
    • 提示意图和功能分析，自动提取所需工具/封盖
  • src/services/node_recommender.py
    • 基于分析结果，自动推荐物理节点和连接设计
  • src/services/workflow_optimizer.py
    • 按目标（速度/成本/可靠性）优化工作流逻辑

.gitignore主要内容

  • 不包括虚拟环境、缓存、日志、环境变量文件、MCP缓存等。

Claude MCP服务器连接方法

  1. 运行MCP服务器
  2. 在新终端上：
    claude mcp add --scope user agent-builder python -m src.server
claude mcp list
claude mcp get agent-builder
  3. 在Claude Code中使用工作流设计自动化工具

示例使用流程

  1. 在Claude中输入提示：
    "특정 고객의 구매 이력과 관심사를 분석해서 자동으로 추천 상품 워크플로우를 설계해줘"
  2. MCP服务器提供必要的节点、流程和优化建议
  3. 基于LangGraph的自动状态图生成/执行

要求

  • Python 3.9+
  • FastMCP、MCP、LangChain、LangGraph등 需求.txt참고

参考

  • FastMCP文档：https://gofastmcp.com
  • LangGraph文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph/
  • 克劳德代码文档：https://docs.anthropic.com/claude

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