Cross-System Agent Communication MCP Server

by mkc909
  • Linux
  • Apple

Integrations

  • Enables configuration management through environment variables for GitHub tokens and PlanetScale database credentials.

  • Enables management of GitHub issues, pull requests, and project tracking. Provides functionalities for creating and commenting on issues, creating and reviewing PRs, and integrating with GitHub's project management features.

  • Powers the core server functionality for agent registry, message bus, task coordination, and context sharing between AI agents.

Servidor MCP de comunicación de agentes entre sistemas

Descripción general

Este servidor MCP permite la comunicación y coordinación entre diferentes modos/roles de Roo en múltiples sistemas. Crea una arquitectura de "equipo de agentes" donde agentes LLM especializados pueden colaborar en tareas, compartir contexto y coordinar el trabajo.

Características

  • Registro de agentes : registre y administre diferentes modos/roles de Roo con sus capacidades
  • Bus de mensajes : permite la comunicación asincrónica entre agentes
  • Coordinación de tareas : gestionar la asignación de tareas y el seguimiento del progreso.
  • Intercambio de contexto : facilitar la transferencia de conocimientos entre agentes
  • Integración con GitHub : cree y realice un seguimiento de los problemas de GitHub, administre las solicitudes de extracción
  • Integración de PlanetScale : almacene datos de agentes, mensajes y tareas en una base de datos escalable

Arquitectura

El servidor MCP de comunicación de agente entre sistemas consta de tres componentes principales:

  1. Servidor MCP principal
    • Registro de agentes
    • Autobús de mensajes
    • Coordinación de tareas
    • Intercambio de contexto
  2. Capa de integración de GitHub
    • Gestión de problemas
    • Flujo de trabajo de relaciones públicas
    • Gestión de proyectos
  3. Capa de base de datos PlanetScale
    • Almacenamiento de datos del agente
    • Almacenamiento de mensajes
    • Base de datos de tareas

Empezando

Prerrequisitos

  • Node.js 18 o superior
  • TypeScript 5.3 o superior
  • Acceso a la API de GitHub
  • Cuenta de base de datos de PlanetScale

Instalación

  1. Clonar el repositorio:
    git clone https://github.com/mkc909/agent-communication-mcp-server.git cd agent-communication-mcp-server
  2. Instalar dependencias:
    npm install
  3. Crea un archivo .env con las siguientes variables:
    GITHUB_TOKEN=your_github_token PLANETSCALE_HOST=your_planetscale_host PLANETSCALE_USERNAME=your_planetscale_username PLANETSCALE_PASSWORD=your_planetscale_password
  4. Construir el proyecto:
    npm run build
  5. Iniciar el servidor:
    npm start

Desarrollo

Ejecutando en modo de desarrollo

npm run dev

Ejecución de pruebas

npm test

Pelusa

npm run lint

Puntos finales de API

Gestión de agentes

  • register_agent : Registrar un nuevo agente
  • update_agent : Actualizar la información del agente
  • get_agent : Obtener información del agente
  • list_agents : Lista todos los agentes registrados

Mensajería

  • send_message : Envía un mensaje a otro agente
  • get_messages : Obtener mensajes para un agente
  • mark_message_read : Marcar el mensaje como leído
  • delete_message : Eliminar un mensaje

Gestión de tareas

  • create_task : Crea una nueva tarea
  • assign_task : Asignar tarea a un agente
  • update_task_status : Actualizar el estado de la tarea
  • get_task : Obtener detalles de la tarea
  • list_tasks : Lista de tareas

Intercambio de contexto

  • create_context : Crear contexto compartido
  • update_context : Actualizar el contexto compartido
  • share_context : Compartir contexto con el agente
  • get_context : Obtener el contexto compartido
  • list_contexts : Lista de contextos compartidos

Integración de GitHub

  • github_create_issue : Crear un problema de GitHub
  • github_comment_issue : Comentario sobre el problema de GitHub
  • github_create_pr : Crear una PR de GitHub
  • github_review_pr : Revisar GitHub PR

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Permite la comunicación y la coordinación entre diferentes agentes LLM en múltiples sistemas, lo que permite que los agentes especializados colaboren en tareas, compartan contexto y coordinen el trabajo a través de una plataforma unificada.

  1. Descripción general
    1. Características
      1. Arquitectura
        1. Empezando
          1. Prerrequisitos
          2. Instalación
        2. Desarrollo
          1. Ejecutando en modo de desarrollo
          2. Ejecución de pruebas
          3. Pelusa
        3. Puntos finales de API
          1. Gestión de agentes
          2. Mensajería
          3. Gestión de tareas
          4. Intercambio de contexto
          5. Integración de GitHub
        4. Licencia

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            A Model Context Protocol server that enables conversational LLMs to delegate complex research tasks to specialized AI agents powered by various OpenRouter models, coordinated by a Claude orchestrator.
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