Система оркестровки агента MCP

Реализация на Python системы оркестровки агентов на основе состояний с использованием протокола контекста модели (MCP).

Что такое МКП?

Протокол контекста модели (MCP) позволяет приложениям предоставлять контекст для LLM стандартизированным способом, отделяя заботы предоставления контекста от фактического взаимодействия LLM. С помощью MCP вы можете создавать серверы, которые предоставляют:

Ресурсы : источники данных, предоставляющие информацию магистрам права
Инструменты : функции, позволяющие LLM выполнять действия.
Подсказки : шаблоны многократного использования для взаимодействия с LLM

Установка

Предпосылки

Python 3.10 или выше
MCP Python SDK 1.2.0 или выше

Настройка вашей среды

Использование УФ (рекомендуется)

# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Create a new directory for our project
uv init mcp-agents-orchestra
cd mcp-agents-orchestra

# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows

# Install dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx

Использование пипа

# Create a new directory for our project
mkdir mcp-agents-orchestra
cd mcp-agents-orchestra

# Create a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Unix/macOS
venv\Scripts\activate     # On Windows

# Install dependencies
pip install "mcp[cli]" httpx

Клонировать или загрузить файлы проекта

Поместите файлы проекта в свой каталог:

orchestrator.py — основной сервер MCP, реализующий конечный автомат
orchestrator_client.py — Клиент, демонстрирующий процесс оркестровки
requirements.txt — Зависимости для проекта
.gitignore — файл игнорирования Git

Структура проекта

orchestrator.py — основной сервер MCP, реализующий конечный автомат
orchestrator_client.py — Клиент, демонстрирующий процесс оркестровки
requirements.txt — Зависимости для проекта

Запуск системы оркестровки

Запустите сервер оркестровки напрямую для тестирования:

python orchestrator.py

В отдельном терминале запустите клиент, чтобы увидеть оркестровку в действии:

python orchestrator_client.py

Интеграция с Claude для рабочего стола

1. Установите Claude для рабочего стола

Убедитесь, что у вас установлен Claude for Desktop. Вы можете загрузить последнюю версию с сайта Anthropic .

2. Настройте Claude для рабочего стола

Откройте файл конфигурации Claude for Desktop:macOS/Linux:
# Create or edit the configuration file code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Окна:
# Path may vary depending on your Windows version code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Добавьте конфигурацию сервера оркестратора:
{ "mcpServers": { "agent-orchestrator": { "command": "python", "args": [ "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/PROJECT/orchestrator.py" ] } } }
Замените путь на абсолютный путь к вашему файлу orchestrator.py.
Сохраните файл конфигурации и перезапустите Claude for Desktop.

3. Использование Orchestrator в Claude

После настройки вы сможете:

Открыть Claude для рабочего стола
Нажмите на значок сервера MCP на боковой панели.
Выберите «agent-orchestrator» из списка доступных серверов.
Начните взаимодействовать с системой оркестровки

Клод сможет:

Переход между различными состояниями агента
Хранить и извлекать информацию из базы знаний
Поддерживайте контекст разговора при переходах между состояниями
Доступ к подсказкам, специфичным для штата

Агентские Штаты

Система оркестровки реализует конечный автомат со следующими состояниями:

IDLE : Ожидание инструкций
ПЛАНИРОВАНИЕ : Создание структурированного плана для задачи
ИССЛЕДОВАНИЕ : Сбор информации, необходимой для выполнения задачи
ИСПОЛНЕНИЕ : Выполнение запланированных действий.
ОБЗОР : Оценка результатов и определение следующих шагов
ОШИБКА : Обработка ошибок или непредвиденных ситуаций

Настройка системы

Добавление новых штатов

Добавьте состояние в перечисление AgentState в orchestrator.py
Создайте функцию подсказки для нового состояния
Обновите логику перехода в _get_available_transitions()
Добавить обработчики для нового состояния в функции доступа к ресурсам

Создание пользовательских инструментов

Добавьте новые инструменты, создав функции, декорированные @mcp.tool() :

@mcp.tool()
def my_custom_tool(arg1: str, arg2: int, ctx: Context) -> str:
    """Description of what this tool does
    
    Args:
        arg1: Description of arg1
        arg2: Description of arg2
    """
    # Implementation here
    return "Result"

Разработка и тестирование

Использование MCP CLI

MCP CLI предоставляет инструменты для разработки и тестирования:

# Install MCP CLI if you haven't already
pip install "mcp[cli]"

# Test your server with the MCP Inspector
mcp dev orchestrator.py

# Install in Claude Desktop
mcp install orchestrator.py

Ручное тестирование с помощью Python

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async with stdio_client(StdioServerParameters(command="python", args=["orchestrator.py"])) as (read, write):
    async with ClientSession(read, write) as session:
        await session.initialize()
        # Test state transitions
        await session.call_tool("transition_state", arguments={"new_state": "PLANNING"})

Ресурсы

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE.

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Система оркестровки агентов на основе состояний, которая позволяет переходить между различными состояниями (ПРОСТОЯЩИЙ, ПЛАНИРОВАНИЕ, ИССЛЕДОВАНИЕ, ВЫПОЛНЕНИЕ, ПРОСМОТР, ОШИБКА), сохраняя при этом контекст разговора и предоставляя подсказки, специфичные для состояния.

Related MCP Servers

MCP Orchestrator Server
mokafari
-
security
A
license
-
quality
A server for task orchestration and coordination, facilitating task management with dependencies, multi-instance collaboration, and persistent task tracking.
Last updated -
7
17
JavaScript
MIT License
ClickUp MCP Server
windalfin
-
security
A
license
-
quality
A Model Context Protocol server that enables AI agents to interact with ClickUp workspaces, allowing task creation, management, and workspace organization through natural language commands.
Last updated -
313
MIT License
Role-Specific Context MCP Server
Chris-June
-
security
F
license
-
quality
A Model Context Protocol server that enables role-based context management for AI agents, allowing users to establish specific instructions, maintain partitioned memory, and adapt tone for different agent roles in their system.
Last updated -
TypeScript
Simple Memory Extension MCP Server
gmacev
-
security
A
license
-
quality
An MCP server that extends AI agents' context window by providing tools to store, retrieve, and search memories, allowing agents to maintain history and context across long interactions.
Last updated -
5
TypeScript
MIT License

View all related MCP servers

MCP Agent Orchestration System