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

Related MCP server: MCP-RAG

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

F

license - not found

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Report Issue

Related Servers

MCP Agent Orchestration System