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
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:
構成
環境変数
.env.exampleを.envにコピーします。
- 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
ライセンス
MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照