Servidor MCP de AutoGen
Un servidor MCP que se integra con el framework AutoGen de Microsoft, lo que permite conversaciones multiagente mediante una interfaz estandarizada. Este servidor permite crear y gestionar agentes de IA que pueden colaborar y resolver problemas mediante interacciones de lenguaje natural.
Características
Cree y administre agentes de AutoGen con configuraciones personalizables
Ejecutar conversaciones individuales entre agentes
Orqueste chats grupales con múltiples agentes
Configuraciones LLM configurables y entornos de ejecución de código
Soporte para agentes proxy tanto de asistente como de usuario
Manejo de errores integrado y validación de respuestas
Related MCP server: Stellastra MCP Server
Instalación
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/yourusername/autogen-mcp.git
cd autogen-mcpInstalar dependencias:
pip install -e .Configuración
Variables de entorno
Copiar
.env.examplea.env:
cp .env.example .envConfigurar las variables de entorno:
# Path to the configuration file
AUTOGEN_MCP_CONFIG=config.json
# OpenAI API Key (optional, can also be set in config.json)
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-keyConfiguración del servidor
Copiar
config.json.exampleaconfig.json:
cp config.json.example config.jsonConfigurar los ajustes del servidor:
{
"llm_config": {
"config_list": [
{
"model": "gpt-4",
"api_key": "your-openai-api-key"
}
],
"temperature": 0
},
"code_execution_config": {
"work_dir": "workspace",
"use_docker": false
}
}Operaciones disponibles
El servidor admite tres operaciones principales:
1. Creación de agentes
{
"name": "create_agent",
"arguments": {
"name": "tech_lead",
"type": "assistant",
"system_message": "You are a technical lead with expertise in software architecture and design patterns."
}
}2. Chat individual
{
"name": "execute_chat",
"arguments": {
"initiator": "agent1",
"responder": "agent2",
"message": "Let's discuss the system architecture."
}
}3. Chat grupal
{
"name": "execute_group_chat",
"arguments": {
"agents": ["agent1", "agent2", "agent3"],
"message": "Let's review the proposed solution."
}
}Manejo de errores
Los escenarios de error más comunes incluyen:
Errores de creación de agentes
{
"error": "Agent already exists"
}Errores de ejecución
{
"error": "Agent not found"
}Errores de configuración
{
"error": "AUTOGEN_MCP_CONFIG environment variable not set"
}Arquitectura
El servidor sigue una arquitectura modular:
src/
├── autogen_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── agents.py # Agent management and configuration
│ ├── config.py # Configuration handling and validation
│ ├── server.py # MCP server implementation
│ └── workflows.py # Conversation workflow managementLicencia
Licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles