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Glama

MCP Agent TypeScript Port

by waldzellai

MCP エージェント TypeScript ポート

鍛冶屋のバッジ

概要

MCP(Model Context Protocol)エージェントTypeScriptポートは、MCPエージェントシステムの堅牢な型安全な実装です。高度なワークフロー管理、ログ記録、実行機能を備えた、インテリジェントなコンテキストアウェアエージェントを構築するための柔軟なフレームワークを提供します。

これは、 lastmile-ai によるオリジナルの MCP Agent フレームワークの TypeScript ポートです。

Related MCP server: MCP Inception MCP Server

特徴

  • 🚀モジュラーアーキテクチャ

    • 包括的なTypeScript実装

    • 柔軟で拡張可能な設計

    • 型安全なインターフェース

  • 📊高度なワークフロー管理

    • ステップベースのワークフロー実行

    • 同時タスク処理

    • 詳細なコンテキスト追跡

  • 🔍強力なログシステム

    • 設定可能なログレベル

    • コンテキストリッチなログ

    • ログエクスポート機能

  • 🧰柔軟な実行者

    • タスクキューイング

    • タイムアウト処理

    • 同時タスク管理

  • 🖥️ CLI サポート

    • コマンドラインインターフェース

    • 簡単なエージェント管理

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の MCP Agent TypeScript ポートを自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @waldzellai/mcp-agent-ts --client claude

手動インストール

npm install @waldzell/mcp-agent-ts

クイックスタート

ワークフローの作成

import { BaseWorkflow } from '@waldzell/mcp-agent-ts'; class MyDataProcessingWorkflow extends BaseWorkflow { constructor() { super('my-workflow', 'Data Processing'); this.addStep({ id: 'extract', name: 'Data Extraction', execute: async (context) => { // Implement data extraction logic return { data: ['item1', 'item2'] }; } }); this.addStep({ id: 'transform', name: 'Data Transformation', execute: async (context) => { // Implement data transformation logic return { transformedData: ['ITEM1', 'ITEM2'] }; } }); } } async function runWorkflow() { const workflow = new MyDataProcessingWorkflow(); const results = await workflow.execute(); console.log(results); }

ログ記録

import { debug, info, warn, error } from '@waldzell/mcp-agent-ts'; // Log with different levels debug('Debugging information', { userId: 123 }); info('System started'); warn('Potential issue detected'); error('Critical error occurred');

CLI の使用法

# Start the MCP Agent npx mcp-agent start # List available tools npx mcp-agent list-tools # Set log level npx mcp-agent log-level debug

実行者の使用法

import { BaseExecutor, Task } from '@waldzell/mcp-agent-ts'; const executor = new BaseExecutor({ maxConcurrentTasks: 3, timeout: 60000 // 1-minute timeout }); const task: Task = { id: 'example-task', name: 'Sample Task', execute: async () => { // Task implementation return 'Task completed'; } }; await executor.enqueueTask(task);

構成

MCP エージェントは以下を通じて構成できます。

  • 環境変数

  • 設定ファイル

  • プログラムによる構成

開発状況

🚧初期開発段階🚧

これは初期段階の移植であり、まだ機能は完成していません。貢献とフィードバックをお待ちしています!

オリジナルプロジェクト

オリジナルMCPエージェント: lastmile-ai/mcp-agent

貢献

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成します( git checkout -b feature/AmazingFeature

  3. 変更をコミットします( git commit -m 'Add some AmazingFeature'

  4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/AmazingFeature )

  5. プルリクエストを開く

ライセンス

このプロジェクトは、ここにあるオリジナルの MCP Agent プロジェクトのライセンスに従います。

謝辞

AI エージェント開発のための革新的なフレームワークを作成した元の MCP エージェント開発者に特に感謝します。

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

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/waldzellai/mcp-agent-ts'

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