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Glama

mcp-swarm

MCP 服务:多模型 Agent Swarm 协同。根据任务内容自动选择模型并调用你的 API,与 .cursor/rules/multi-model-swarm.mdc 规则一致。MiniMax-M2.5 已并入蜂群(创意专家),可配置独立 API(SWARM_MINIMAX_*),与统一 API 并行使用。

支持的模型

模型

角色

qwen3.5-plus

通用助手

qwen3-max-2026-01-23

推理分析师

qwen3-coder-next

主力代码专家

qwen3-coder-plus

代码工程师

MiniMax-M2.5

创意专家

glm-5

中文专家

glm-4.7

平衡助手

kimi-k2.5

文档专家

Related MCP server: Red Team MCP

安装与运行

cd mcp-swarm
npm install
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写 SWARM_API_BASE_URL 和(如需要)SWARM_API_KEY
npm run build
npm start

开发时可直接用:

npm run dev

环境变量

变量

必填

说明

SWARM_API_BASE_URL

否

统一 API 基础地址,默认 http://localhost:3000

SWARM_CHAT_PATH

否

统一 API 聊天路径,默认 /api/chat

SWARM_API_KEY

否

统一 API 密钥,会作为 Authorization: Bearer <key> 发送

SWARM_MINIMAX_API_BASE_URL

否

MiniMax 独立 API 基础地址(如 https://api.minimaxi.com/v1),配置后蜂群中创意任务与指定 MiniMax-M2.5 时走此地址

SWARM_MINIMAX_API_KEY

否

MiniMax API 密钥

SWARM_MINIMAX_CHAT_PATH

否

MiniMax 聊天路径,建议 chat/completions(base 已含 /v1 时)

API 约定

服务会向 {SWARM_API_BASE_URL}{SWARM_CHAT_PATH} 发送 POST 请求,期望 OpenAI 兼容 的请求体:

{
  "model": "qwen3-coder-next",
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 4096
}

响应需包含回复内容,例如:

  • response.choices[0].message.content,或

  • response.content

若你的 API 格式不同,可修改 src/api-client.ts 适配。

在 Cursor 中配置 MCP

方式一:项目级配置(推荐,仅本工作区可用)

本仓库已在 工作区 配置好 MCP,路径为:

e:\\app\\.cursor\\mcp.json

内容为:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-swarm": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-swarm/dist/index.js"]
    }
  }
}
  • 用 Cursor 打开 e:\\app 时,MCP 会按上述配置启动,无需改全局设置。

  • 环境变量从 mcp-swarm/.env 读取(复制 .env.example 为 .env 并填写 SWARM_API_BASE_URL、SWARM_API_KEY 等)。

  • 可将 .cursor/mcp.json 提交到 Git,团队拉取后即可使用。

方式二:全局配置(所有项目可用)

在用户目录的 Cursor 配置里添加(如 C:\\Users\\你的用户名\\.cursor\\mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-swarm": {
      "command": "node",
      "args": ["E:\\app\\mcp-swarm\\dist\\index.js"],
      "env": {
        "SWARM_API_BASE_URL": "https://your-api.example.com",
        "SWARM_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
  1. 重启 Cursor 或重新加载 MCP 后,在对话中可让 AI 使用 mcp-swarm 提供的工具:

    • swarm_chat:自动选模型并对话

    • swarm_chat_with_model:指定模型对话

    • swarm_analyze_task:仅分析任务类型与推荐模型

提供的 MCP 工具

工具

说明

swarm_chat

根据 message 自动识别任务类型、选择模型并调用 API,失败时按规则降级

swarm_chat_with_model

使用指定 model 调用 API

swarm_analyze_task

仅分析 message 对应的任务类型与推荐/备选模型,不发起请求

更多文档与测试

  • 用户指南(Agent / 工作流 / 技能 / 向量搜索 / 质量门控):docs/USER_GUIDE.md

  • 单元测试与集成测试:npm run test(Vitest)

  • 数据库连接测试:npx tsx test-db-connection.ts

测试脚本与 QPS/超时优化

完整流程测试 test-mcp-full.mjs 已做并行批处理,在固定 QPS 下缩短总耗时、避免超时:

  • 思路:多轮 API 调用不再全串行,而是每批并发 BATCH_SIZE 个请求,批与批顺序执行;总耗时 ≈ 批数 × 单次响应时间。

  • 环境变量:

    • BATCH_SIZE=4(默认):每批 4 个并发。API 若 QPS 较低(如 2),可改为 BATCH_SIZE=2 或 1(串行)。

    • QUICK=1:只测 4 个指定模型,进一步缩短时间。

# 完整测试(约 1.5 分钟内完成,BATCH_SIZE=4)
node test-mcp-full.mjs

# 控制并发以适配 API QPS
BATCH_SIZE=2 node test-mcp-full.mjs

# 快速测试(约 50 秒)
QUICK=1 node test-mcp-full.mjs

PowerShell 设置环境变量示例:$env:BATCH_SIZE="2"; node test-mcp-full.mjs

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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