Servidor MCP de AutoGen

Un servidor MCP que se integra con el framework AutoGen de Microsoft, lo que permite conversaciones multiagente mediante una interfaz estandarizada. Este servidor permite crear y gestionar agentes de IA que pueden colaborar y resolver problemas mediante interacciones de lenguaje natural.

Características

Cree y administre agentes de AutoGen con configuraciones personalizables
Ejecutar conversaciones individuales entre agentes
Orqueste chats grupales con múltiples agentes
Configuraciones LLM configurables y entornos de ejecución de código
Soporte para agentes proxy tanto de asistente como de usuario
Manejo de errores integrado y validación de respuestas

Related MCP server: Stellastra MCP Server

Instalación

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/yourusername/autogen-mcp.git cd autogen-mcp

Instalar dependencias:

pip install -e .

Configuración

Variables de entorno

Copiar .env.example a .env :

cp .env.example .env

Configurar las variables de entorno:

# Path to the configuration file AUTOGEN_MCP_CONFIG=config.json # OpenAI API Key (optional, can also be set in config.json) OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

Configuración del servidor

Copiar config.json.example a config.json :

cp config.json.example config.json

Configurar los ajustes del servidor:

{ "llm_config": { "config_list": [ { "model": "gpt-4", "api_key": "your-openai-api-key" } ], "temperature": 0 }, "code_execution_config": { "work_dir": "workspace", "use_docker": false } }

Operaciones disponibles

El servidor admite tres operaciones principales:

1. Creación de agentes

{ "name": "create_agent", "arguments": { "name": "tech_lead", "type": "assistant", "system_message": "You are a technical lead with expertise in software architecture and design patterns." } }

2. Chat individual

{ "name": "execute_chat", "arguments": { "initiator": "agent1", "responder": "agent2", "message": "Let's discuss the system architecture." } }

3. Chat grupal

{ "name": "execute_group_chat", "arguments": { "agents": ["agent1", "agent2", "agent3"], "message": "Let's review the proposed solution." } }

Manejo de errores

Los escenarios de error más comunes incluyen:

Errores de creación de agentes

{ "error": "Agent already exists" }

Errores de ejecución

{ "error": "Agent not found" }

Errores de configuración

{ "error": "AUTOGEN_MCP_CONFIG environment variable not set" }

Arquitectura

El servidor sigue una arquitectura modular:

src/ ├── autogen_mcp/ │ ├── __init__.py │ ├── agents.py # Agent management and configuration │ ├── config.py # Configuration handling and validation │ ├── server.py # MCP server implementation │ └── workflows.py # Conversation workflow management