AutoGen MCP サーバー

MicrosoftのAutoGenフレームワークとの統合を提供するMCPサーバー。標準化されたインターフェースを通じてマルチエージェント対話を実現します。このサーバーを使用すると、自然言語による対話を通じて連携し、問題を解決できるAIエージェントを作成・管理できます。

特徴

カスタマイズ可能な構成で AutoGen エージェントを作成および管理します
エージェント間の1対1の会話を実行する
複数のエージェントによるグループチャットのオーケストレーション
構成可能なLLM設定とコード実行環境
アシスタントとユーザープロキシエージェントの両方をサポート
組み込みのエラー処理と応答検証

Related MCP server: Stellastra MCP Server

インストール

リポジトリをクローンします。

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

依存関係をインストールします:

pip install -e .

構成

環境変数

.env.exampleを.envにコピーします。

cp .env.example .env

環境変数を設定します。

# 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

サーバー構成

config.json.exampleをconfig.jsonにコピーします。

cp config.json.example config.json

サーバー設定を構成します。

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

利用可能な操作

サーバーは主に 3 つの操作をサポートしています。

1. エージェントの作成

{ "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. 1対1のチャット

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

3. グループチャット

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

エラー処理

一般的なエラーのシナリオは次のとおりです。

エージェント作成エラー

{ "error": "Agent already exists" }

実行エラー

{ "error": "Agent not found" }

構成エラー

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

建築

サーバーはモジュラーアーキテクチャに従います。

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