AutoGen MCP 서버

Microsoft AutoGen 프레임워크와 통합되어 표준화된 인터페이스를 통해 다중 에이전트 간 대화를 지원하는 MCP 서버입니다. 이 서버를 사용하면 자연어 상호작용을 통해 협업하고 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 생성하고 관리할 수 있습니다.

특징

사용자 정의 가능한 구성으로 AutoGen 에이전트를 만들고 관리합니다.
상담원 간 일대일 대화 실행
여러 에이전트와 그룹 채팅을 구성합니다.
구성 가능한 LLM 설정 및 코드 실행 환경
보조 및 사용자 프록시 에이전트 모두 지원
내장된 오류 처리 및 응답 검증

Related MCP server: Stellastra MCP Server

설치

저장소를 복제합니다.

지엑스피1

종속성 설치:

pip install -e .

구성

환경 변수

.env.example``.env 로 복사합니다.

cp .env.example .env

환경 변수를 구성합니다.

# 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

서버 구성

config.json.example``config.json 으로 복사합니다.

cp config.json.example config.json

서버 설정을 구성하세요.

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

사용 가능한 작업

서버는 세 가지 주요 작업을 지원합니다.

1. 에이전트 생성

{ "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. 일대일 채팅

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

3. 그룹 채팅

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

오류 처리

일반적인 오류 시나리오는 다음과 같습니다.

에이전트 생성 오류

{ "error": "Agent already exists" }

실행 오류

{ "error": "Agent not found" }

구성 오류

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

건축학

서버는 모듈식 아키텍처를 따릅니다.

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