MEOK AI Labs 제공 — 모두를 위한 주권형 AI 도구.

에이전트 오케스트레이터 MCP 서버

AI 애플리케이션을 위한 다중 에이전트 작업 관리 시스템입니다. 역할과 기능을 갖춘 에이전트를 생성하고, 신뢰 기반 라우팅으로 작업을 위임하며, 파일 접근을 조정하여 충돌을 방지하고, 집중 스프린트를 실행하며, 통합 대시보드를 통해 성능을 모니터링할 수 있습니다.

Sovereign Temple 47-에이전트 조정 프레임워크를 기반으로 하며, 독립형 사용을 위해 간소화되었습니다. 데이터는 ~/.mcp-agents/에 저장됩니다.

도구

도구	설명
`create_agent`	이름, 역할, 부서 및 기능을 갖춘 에이전트 등록
`list_agents`	신뢰 수준 및 작업 수를 포함한 모든 에이전트 목록 표시
`delegate_task`	특정 에이전트에게 작업을 할당하거나 기능/신뢰도에 따라 자동 라우팅
`complete_task`	작업을 완료로 표시하고 성공/실패에 따라 에이전트 신뢰도 업데이트
`acquire_files`	조정된 다중 에이전트 편집을 위해 파일 잠금
`release_files`	작업 완료 후 파일 잠금 해제
`start_sprint`	목표와 시간 제한을 설정하여 집중 스프린트 시작
`complete_sprint`	스프린트를 종료하고 완료율 기록
`get_dashboard`	전체 오케스트레이션 개요: 에이전트, 작업, 스프린트, 잠금 상태
`get_task_queue`	상태 또는 에이전트별로 필터링된 작업 탐색

설치

pip install mcp

사용법

서버 실행

python server.py

Claude Desktop 설정

{
  "mcpServers": {
    "agent-orchestrator": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/agent-orchestrator-mcp/server.py"]
    }
  }
}

예시 워크플로우

1. 에이전트 생성:

Tool: create_agent
Input: {"name": "Research Bot", "role": "researcher", "department": "research", "capabilities": ["web_search", "analysis"]}
Output: {"status": "created", "agent_id": "research_bot", "role": "researcher"}

2. 작업 위임:

Tool: delegate_task
Input: {"task": "Research competitor pricing models", "capability": "web_search", "priority": "high"}
Output: {"status": "delegated", "task_id": "a1b2c3d4", "agent_id": "research_bot"}

3. 파일 접근 조정:

Tool: acquire_files
Input: {"agent_id": "research_bot", "files": ["report.md", "data.json"], "task_id": "a1b2c3d4", "exclusive": true}
Output: {"status": "acquired", "files": ["report.md", "data.json"]}

4. 작업 완료:

Tool: complete_task
Input: {"task_id": "a1b2c3d4", "agent_id": "research_bot", "result_summary": "Found 5 competitor pricing tiers...", "care_score": 0.8}
Output: {"status": "completed", "task_id": "a1b2c3d4"}

5. 대시보드 확인:

Tool: get_dashboard
Output: {"agents": {"total": 3, "active": 3, "avg_trust": 0.52}, "tasks": {"total": 12, "by_status": {"completed": 8, "assigned": 4}}, ...}

신뢰 시스템

에이전트는 성공적인 작업 완료를 통해 신뢰도를 쌓습니다:

작업 성공: 신뢰도 += 0.02 x care_score (최대 1.0)
작업 실패: 신뢰도 -= 0.05 (최소 0.0)
자동 라우팅 시 신뢰도가 높은 에이전트를 우선시함
신뢰도는 세션 간 유지됨

데이터 저장

모든 데이터는 ~/.mcp-agents/에 저장됩니다:

agents.json - 에이전트 레지스트리
tasks.json - 작업 기록
sprints.json - 스프린트 기록

가격

등급	제한	가격
무료	일일 100회 호출, 최대 10개 에이전트	$0
프로	무제한 에이전트, 웹훅 알림, LLM 기반 라우팅	월 $9
엔터프라이즈	맞춤형 + 팀 공유 + 감사 로그 + SSO	문의 요망

라이선스

MIT

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A

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quality - not tested

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