Multi-Agent MCP Orchestrator

Корпоративная автономная система оркестрации ИИ, построенная на LangGraph и использующая Model Context Protocol (MCP) для бесшовного подключения LLM к локальным средам, векторным базам данных и облачным API.

Архитектурные особенности

1. Маршрутизация супервизора (LangGraph)

• Выполнен переход от монолитного агента, вызывающего инструменты, к распределенной архитектуре MultiServerMCPClient.

• Внедрена строгая инъекция системного промпта для динамического управления поведением агента (например, принудительное использование Google Sheets по умолчанию) без загрязнения пользовательских запросов.

• Реализована маршрутизация состояния через GraphState, позволяющая создавать сложные многошаговые цепочки инструментов на полностью изолированных MCP-серверах.

2. Самовосстанавливающееся RAG-хранилище (ragsystem.py)

• Создана кастомная векторная база данных Pinecone Hybrid Search с использованием LlamaParse для структурного извлечения markdown-разметки.

• Механизм стирания и замены: Реализована предварительная фильтрация метаданных (index.delete(filter={"source": filepath})). Это предотвращает дублирование векторов при повторной загрузке обновленных исходных файлов, сохраняя чистое контекстное окно.

3. Кастомный сервер Google Workspace (workspace_custom.py)

• В обход ограниченных комьюнити-пакетов MCP создан MCP-сервер на чистом Python, напрямую взаимодействующий с REST API Google Docs и Sheets.

• Возможности: * create_sheet & write_sheet: добавление строк на основе матриц (двумерного массива) с использованием парсинга USER_ENTERED от Google.

  • create_doc & append_doc: динамический расчет индекса EOF для безопасной вставки текста в глубоко вложенное JSON-дерево Google Docs.

4. Межплатформенные интеграции

Этот оркестратор успешно маршрутизирует сложные многошаговые рабочие процессы через множество изолированных доменов в рамках одного диалогового оборота:

• Локальная файловая система: доступ на чтение и запись через стандартный I/O-транспорт.

• Notion: извлечение документов через официальный @modelcontextprotocol/server-notion.

• DuckDuckGo: веб-поиск без авторизации через duckduckgo-mcp-server.

• Todoist: управление задачами и их создание через кастомный сервер FastMCP REST API.

Related MCP server: Google Workspace MCP Server

Предварительные требования и установка

1. Настройка среды

Этот проект использует uv для сверхбыстрого управления пакетами. Убедитесь, что установлены Python 3.12+ и uv.

# Clone the repository
git clone [https://github.com/yourusername/multi-agent-orchestrator.git](https://github.com/yourusername/multi-agent-orchestrator.git)
cd multi-agent-orchestrator

# Install dependencies via uv
uv venv
uv pip install -r requirements.txt