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ライセンス
MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照
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