AutoGen MCP 서버
Microsoft AutoGen 프레임워크와 통합되어 표준화된 인터페이스를 통해 다중 에이전트 간 대화를 지원하는 MCP 서버입니다. 이 서버를 사용하면 자연어 상호작용을 통해 협업하고 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 생성하고 관리할 수 있습니다.
특징
사용자 정의 가능한 구성으로 AutoGen 에이전트를 만들고 관리합니다.
상담원 간 일대일 대화 실행
여러 에이전트와 그룹 채팅을 구성합니다.
구성 가능한 LLM 설정 및 코드 실행 환경
보조 및 사용자 프록시 에이전트 모두 지원
내장된 오류 처리 및 응답 검증
Related MCP server: Stellastra MCP Server
설치
저장소를 복제합니다.
지엑스피1
종속성 설치:
pip install -e .구성
환경 변수
.env.example``.env로 복사합니다.
cp .env.example .env환경 변수를 구성합니다.
# 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-key서버 구성
config.json.example``config.json으로 복사합니다.
cp config.json.example config.json서버 설정을 구성하세요.
{
"llm_config": {
"config_list": [
{
"model": "gpt-4",
"api_key": "your-openai-api-key"
}
],
"temperature": 0
},
"code_execution_config": {
"work_dir": "workspace",
"use_docker": false
}
}사용 가능한 작업
서버는 세 가지 주요 작업을 지원합니다.
1. 에이전트 생성
{
"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. 일대일 채팅
{
"name": "execute_chat",
"arguments": {
"initiator": "agent1",
"responder": "agent2",
"message": "Let's discuss the system architecture."
}
}3. 그룹 채팅
{
"name": "execute_group_chat",
"arguments": {
"agents": ["agent1", "agent2", "agent3"],
"message": "Let's review the proposed solution."
}
}오류 처리
일반적인 오류 시나리오는 다음과 같습니다.
에이전트 생성 오류
{
"error": "Agent already exists"
}실행 오류
{
"error": "Agent not found"
}구성 오류
{
"error": "AUTOGEN_MCP_CONFIG environment variable not set"
}건축학
서버는 모듈식 아키텍처를 따릅니다.
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 management특허
MIT 라이선스 - 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.