승무원 AI MCP 서버
CrewAI 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트 및 작업 관리 기능을 제공하는 MCP 서버입니다.
설정
- 이 저장소를 복제하거나 포크하세요
- 설치 스크립트를 실행합니다.
지엑스피1
설정 스크립트는 다음을 수행합니다.
- 필요한 Python 종속성 설치
- 시스템에 맞는 MCP 설정 파일을 구성하세요
- 자동으로 올바른 경로를 설정합니다
구성
서버를 사용하기 전에 OpenAI API 키를 설정하세요.
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
용법
서버는 세 가지 주요 도구를 제공합니다.
1. 에이전트 생성
{
"method": "call_tool",
"params": {
"name": "create_agent",
"arguments": {
"role": "researcher",
"goal": "Research and analyze information effectively",
"backstory": "An experienced research analyst"
}
}
}
2. 작업 만들기
{
"method": "call_tool",
"params": {
"name": "create_task",
"arguments": {
"description": "Analyze recent market trends",
"agent": "researcher",
"expected_output": "A detailed analysis report"
}
}
}
3. 크루를 만들고 운영하세요
{
"method": "call_tool",
"params": {
"name": "create_crew",
"arguments": {
"agents": ["researcher"],
"tasks": ["Analyze recent market trends"],
"verbose": true
}
}
}
사용 예
완전한 워크플로를 만들고 실행합니다.
(echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_agent", "arguments": {"role": "researcher", "goal": "Research and analyze information effectively", "backstory": "An experienced research analyst"}}}'; echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_task", "arguments": {"description": "Analyze recent market trends", "agent": "researcher", "expected_output": "A detailed analysis report"}}}'; echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_crew", "arguments": {"agents": ["researcher"], "tasks": ["Analyze recent market trends"], "verbose": true}}}') | python3 src/crew_server.py
시스템 요구 사항
- Python 3.8 이상
jq
명령줄 도구(설정 스크립트용)- Roo Cline 확장 프로그램이 설치된 VSCode
지원 플랫폼
- 맥OS
- 리눅스
- Windows(Git Bash를 통해)
문제 해결
문제가 발생할 경우:
- OpenAI API 키가 올바르게 설정되었는지 확인하세요.
- 모든 종속성이 설치되었는지 확인하세요(
pip install -r requirements.txt
) - MCP 설정 파일이 존재하고 올바른 구성을 가지고 있는지 확인하십시오.
- MCP 설정의 서버 경로가 실제 파일 위치와 일치하는지 확인하세요.
기여하다
- 저장소를 포크하세요
- 기능 브랜치를 생성하세요
- 변경 사항을 만드세요
- 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하려면 설치 스크립트를 실행하세요.
- 풀 리퀘스트 제출