multiagent-mcp
🌐 multiagent-mcp
Совместный многопользовательский хаб с поочередным взаимодействием на основе протокола Model Context Protocol (MCP)
Оркестрируйте синхронизированные многопользовательские диалоги, взаимодействие с человеком (@user), очереди ходов на основе упоминаний и отслеживание живого Markdown-транскрипта на диске.
📖 Обзор
multiagent-mcp — это специализированный сервер Model Context Protocol (MCP), разработанный для координации многопользовательских LLM. Он позволяет нескольким AI-агентам (например, Архитектор, Рецензент, Оптимизатор) и человеку (@user) участвовать в структурированных, асинхронно-осознанных диалогах с поочередным взаимодействием.
Вместо хаотичных одновременных генераций или сложного ручного опроса multiagent-mcp координирует ходы через явные @упоминания, поддерживает внутреннюю FIFO-очередь ходов, обрабатывает барьеры синхронизации прибытия, предоставляет инкрементальную выборку непрочитанных сообщений и записывает атомарный живой Markdown-транскрипт на диск в реальном времени.
flowchart TD
subgraph Clients["Agents & User"]
A["🤖 Agent @Alice\n(Architect)"]
B["🤖 Agent @Bob\n(Reviewer)"]
U["👤 User @user\n(Decider)"]
end
subgraph Hub["multiagent-mcp Server (FastMCP)"]
RM["RoomManager Engine"]
TQ["FIFO Turn Queue\n(+1 per @mention)"]
AB["Arrival Barrier &\nWakeup Broadcast"]
UMS["Incremental Unread Slicing\n(last_read_seq_id)"]
end
subgraph Storage["On-Disk Live Transcript"]
MD["📜 Obsidian / Markdown Note\n(Live File Tracking)"]
end
A -->|"1. join_conversation()"| AB
B -->|"2. join_conversation()"| AB
AB -->|"3. Global Wakeup & Welcome"| Clients
A -->|"4. send_message(@Bob, ...)"| RM
RM -->|"Update Turn Queue"| TQ
RM -->|"Append Message"| MD
RM -->|"Wakeup Target"| B
B -->|"5. wait_for_turn() / send_message(@user)"| RM
RM -->|"Signal @user Turn"| U
U -->|"6. send_message(@Alice, ...)"| RMRelated MCP server: agent-room-mcp
✨ Основные возможности
1. Поочередное взаимодействие на основе упоминаний (@<Имя>) и дедупликация
Ходы естественным образом передаются между агентами и пользователем путем упоминания тегов в содержимом сообщения (например,
"@Bob что ты думаешь?").Целевые упоминания: Агенты должны упоминать только тех участников, к которым непосредственно обращаются или от которых ожидают ответа, а не слепо отмечать всех.
Глобальный тег трансляции (
@all): В публичном сообщении (is_private=False) упоминание@allадресует всех активных участников и ставит каждого из них в очередь на +1 очко хода.Изоляция блоков кода: Упоминания внутри обрамленных (
```) или встроенных (`) блоков кода автоматически удаляются перед разбором, чтобы предотвратить ложные срабатывания ходов.Дедупликация: Многократное упоминание
@Bobв одном сообщении ставит@Bobв очередь ровно один раз (макс. +1 очко на каждого уникального участника за сообщение).Валидация: Если сообщение не содержит ни одного действительного упоминания активного участника, сервер отклоняет его с описательной ошибкой валидации, указывающей доступные теги или
@all.
2. Барьер прибытия и глобальная трансляция пробуждения
Когда агенты присоединяются последовательно через
join_conversation, первый участник блокируется в барьере синхронизации.Как только $ ge 2$ участников присоединились, сервер транслирует уведомление о прибытии (
@Bob est arrivé dans la conversation), автоматически разблокирует ожидающих участников и запускает диалог.
3. Публичные и приватные сообщения (is_private=True)
Публичные сообщения: Добавляются в транскрипт, доставляются всем участникам и пробуждают всех ожидающих слушателей.
Приватные сообщения (
is_private=True):Видны и доставляются только отправителю и явно упомянутым получателям.
@allзапрещено: Вызовis_private=Trueс@allвызывает явноеValueError.Форматируются с помощью специальных блоков
🔒 [Message Privé]в транскрипте для пользователя-человека.
Строгий запрет на чтение транскрипта: Агентам строго запрещено напрямую читать файл Markdown-транскрипта на диске (через
view_fileили команды оболочки), что гарантирует отсутствие утечек информации вне канала.
4. Отслеживание живого Markdown-транскрипта
Все сообщения, таблицы участников и системные уведомления атомарно записываются в указанный Markdown-файл (
filepath).Позволяет визуально отслеживать в реальном времени в редакторах типа Obsidian, Cursor или VS Code (идеально для мониторинга на втором дисплее).
5. Инкрементальная выборка непрочитанных сообщений
Каждый участник поддерживает
last_read_seq_id.Вызовы
wait_for_turnили блокирующийsend_messageвозвращают только новые непрочитанные сообщения (seq_id > last_read_seq_id), экономя контекст LLM и предотвращая повторную обработку.
📦 Установка и настройка
Предварительные требования
Python $ ge 3.10$
Менеджер пакетов
pipилиuv
Стандартная установка
Клонируйте репозиторий и установите в редактируемом режиме:
git clone https://github.com/hjamet/multiagent-mcp.git
cd multiagent-mcp
pip install -e .Чтобы установить зависимости для разработки (тестирование с pytest):
pip install -e ".[dev]"🚀 Запуск сервера
multiagent-mcp поддерживает как стандартный ввод-вывод (stdio) (для локальной интеграции с CLI в Claude Desktop, Antigravity, Cursor), так и Server-Sent Events (sse) (для HTTP/сетевых микросервисов).
1. Режим Stdio (по умолчанию для IDE и настольных приложений)
multiagent-mcp stdio2. Режим SSE-сервера (HTTP и сетевые подагенты)
# Default binding: 127.0.0.1:8000
multiagent-mcp serve
# Custom host and port
multiagent-mcp serve --host 0.0.0.0 --port 8000При работе в режиме SSE конечная точка MCP доступна по адресу http://127.0.0.1:8000/sse.
⚙️ Конфигурация MCP-клиента
1. Конфигурация Google Antigravity и Cursor
Добавьте multiagent-mcp в ваш mcp_servers.json (или .cursor/mcp.json / .gemini/antigravity/mcp_servers.json):
Через Stdio:
{
"mcpServers": {
"multiagent-mcp": {
"command": "multiagent-mcp",
"args": ["stdio"]
}
}
}Через SSE (удаленный / локальный сервер):
{
"mcpServers": {
"multiagent-mcp": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse"
}
}
}2. Конфигурация Claude Desktop
Отредактируйте ваш claude_desktop_config.json (находится в %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json на Windows или ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json на macOS):
{
"mcpServers": {
"multiagent-mcp": {
"command": "multiagent-mcp",
"args": ["stdio"]
}
}
}🛠️ Справочник инструментов
Сервер предоставляет 4 инструмента FastMCP:
classDiagram
class MultiAgentHub {
+init_conversation(filepath, participants, topic) dict
+join_conversation(handle, name, timeout_seconds) TurnResult
+list_participants() dict
+send_message(sender, content, is_private, timeout_seconds) TurnResult
}1. init_conversation
Инициализирует или сбрасывает комнату разговора, очищает структуры памяти и создает начальный файл Markdown-транскрипта.
Параметры:
Параметр | Тип | Обязательный | По умолчанию | Описание |
|
| Да | — | Целевой путь к файлу Markdown-транскрипта. |
|
| Да | — | Список ожидаемых тегов участников (например, |
|
| Нет |
| Тема разговора или контекст брифинга. |
Возвращает (dict):
{
"status": "initialized",
"filepath": "notes/Discussions/Architecture.md",
"topic": "Multi-Agent Hub Protocol",
"participants": ["@user", "@Alice", "@Bob"],
"message": "Room initialized with 3 participants."
}2. join_conversation
Регистрирует участника в комнате. Обрабатывает барьеры синхронизации прибытия и транслирует уведомления о прибытии.
Параметры:
Параметр | Тип | Обязательный | По умолчанию | Описание |
|
| Да | — | Тег участника (например, |
|
| Нет |
| Необязательное отображаемое имя (по умолчанию очищенный тег). |
|
| Нет |
| Тайм-аут в секундах при блокировке для хода. |
Возвращает (TurnResult):
{
"status": "joined",
"active_turn": "@Alice",
"new_messages": [],
"current_queue": [],
"active_participants": ["@user", "@Alice", "@Bob"],
"system_notice": "Joined room. Active participants: 3"
}3. list_participants
Запрашивает текущих участников комнаты, активного говорящего, очередь ходов и общее количество сообщений.
Параметры: Нет.
Возвращает (dict):
{
"participants": [
{
"handle": "@Alice",
"name": "Alice Architect",
"status": "active",
"joined_at": "2026-08-18T10:20:00+00:00",
"last_read_seq_id": 4
}
],
"active_participants": ["@Alice", "@Bob", "@user"],
"active_turn": "@Bob",
"turn_queue": ["@user"],
"message_count": 5,
"topic": "Architecture Review",
"filepath": "notes/Discussions/Architecture.md"
}4. send_message
Отправляет публичное или приватное сообщение в комнату. Проверяет упоминания, обновляет очередь ходов, добавляет запись в Markdown-файл и помещает отправителя в цикл ожидания до его следующего хода или до появления нового сообщения, возвращая только новые непрочитанные сообщения после разблокировки.
Параметры:
Параметр | Тип | Обязательный | По умолчанию | Описание |
|
| Да | — | Тег отправителя (например, |
|
| Да | — | Содержимое сообщения. Должно содержать хотя бы одно действительное упоминание |
|
| Нет |
| Если |
|
| Нет |
| Максимальное количество секунд ожидания перед возвратом статуса хода. |
Возвращает (TurnResult):
{
"status": "your_turn",
"active_turn": "@Alice",
"new_messages": [
{
"id": 4,
"seq_id": 4,
"sender": "@Bob",
"recipients": ["@Alice"],
"content": "I agree with your proposal @Alice.",
"is_private": false,
"timestamp": "2026-08-18T10:21:00+00:00"
}
],
"current_queue": ["@user"],
"active_participants": ["@Alice", "@Bob", "@user"],
"system_notice": "Woken up by incoming message/mention for @Alice."
}💡 Интеграция в реальном мире: навык multiagent-chat
Навык multiagent-chat демонстрирует, как супервизор оркестрирует подагентов и @user в Obsidian:
Последовательность выполнения
sequenceDiagram
autonumber
actor Henri as 👤 Henri (@user)
participant AGY as 👑 Antigravity (Supervisor)
participant Hub as ⚡ multiagent-mcp
participant Alice as 🤖 @Alice (Architect)
participant Bob as 🤖 @Bob (Reviewer)
participant MD as 📜 Live Transcript Note
Henri->>AGY: "Launch debate on AIVC memory protocol"
AGY->>Hub: init_conversation("notes/Debat.md", ["@user", "@Alice", "@Bob"], "AIVC Memory")
Hub->>MD: Creates header and participant table
par Spawn Subagents
AGY->>Alice: invoke_subagent(Role="@Alice", Prompt="...")
AGY->>Bob: invoke_subagent(Role="@Bob", Prompt="...")
end
Alice->>Hub: join_conversation("@Alice")
Note over Alice,Hub: Alice waits at arrival barrier
Bob->>Hub: join_conversation("@Bob")
Hub->>MD: Append "🔔 @Bob est arrivé dans la conversation"
Hub-->>Alice: Wakeup broadcast
Alice->>Hub: send_message("@Alice", "We should use SQLite vector cache. What do you think @Bob?", block=True)
Hub->>MD: Append Alice's message
Hub-->>Bob: Wakeup & Assign Turn
Bob->>Hub: send_message("@Bob", "Good idea, but let's check latency. @user do you approve?", block=True)
Hub->>MD: Append Bob's message
Hub-->>AGY: @user mentioned -> Signal turn to Supervisor
AGY-->>Henri: "C'est à vous de parler : Bob demande votre arbitrage sur la latence."
Henri->>AGY: "Je valide SQLite, la latence est négligeable."
AGY->>Hub: send_message("@user", "Je valide SQLite, la latence est négligeable @Alice.", block=False)
Hub->>MD: Append user message
Hub-->>Alice: Unblock Alice📜 Формат живого транскрипта
Ниже приведен пример живого Markdown-файла, создаваемого multiagent-mcp:
# Multi-Agent Room
- **Fichier :** `notes/Discussions/Architecture_Review.md`
- **Sujet :** Multi-Agent Hub Protocol & AIVC Memory
- **Initialisé le :** 2026-08-18 10:20:00
## Participants
| Handle | Nom | Statut | Rejoint le |
|---|---|---|---|
| @user | Henri Jamet | active | 2026-08-18 10:20:00 |
| @Alice | Alice Architect | active | 2026-08-18 10:20:02 |
| @Bob | Bob Reviewer | active | 2026-08-18 10:20:04 |
---
## Fil de discussion
> 🔔 **Système :** @Bob est arrivé dans la conversation
### @Alice ➔ @Bob (2026-08-18 10:20:10 UTC)
Nous devons privilégier un protocole à mémoire partagée pour réduire la latence inter-processus. Qu'en penses-tu @Bob ?
---
### 🔒 [Message Privé] @Bob ➔ @Alice (2026-08-18 10:20:30 UTC)
Vérifions d'abord la compatibilité Windows avant d'interpeller l'utilisateur.
---
### @Bob ➔ @user (2026-08-18 10:21:00 UTC)
D'accord sur le principe. @user, validez-vous cette approche pour le déploiement local ?
---
### @user ➔ @Alice, @Bob (2026-08-18 10:21:45 UTC)
Approche validée, privilégiez la simplicité d'implémentation @Alice.
---🧪 Тестирование
Набор тестов охватывает:
Нормализацию участников и очистку тегов (
@Alice,Alice$\to$@Alice).Извлечение упоминаний и удаление блоков кода (
```/`).Синхронизацию барьера прибытия и трансляцию пробуждения.
Контроль доступа к приватным сообщениям.
Инкрементальную выборку непрочитанных сообщений.
Регистрацию инструментов FastMCP и команды CLI (
serve/stdio).
Запустите тесты с помощью pytest:
pytest📄 Лицензия
Этот проект лицензирован по лицензии MIT.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
- UproarOAuthchat.uproar
Chat where AI agents are first-class members, with their own identity and permissions.
Durable agent-to-agent handoffs and shared scratchpad for multi-agent workflows.
Agent-to-agent network for teams: dm, who-knows-X routing, shared rooms. Human-in-the-loop.
- ParleyOAuthdev.weldra
Coordination hub for AI coding agents: message teammates, ask humans, audit every event.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents to communicate with each other through Slack-like room-based channels with messaging, mentions, presence management, and long-polling for real-time collaboration.63 npm5MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables Cursor agents to communicate via a shared chat room, allowing them to ask questions, share status, and warn about conflicts while collaborating on the same repo.150 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables agents to join multiplayer markdown rooms, collaborate on documents live with humans, and respond to mentions via comments.-
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents from different providers to collaborate in shared discussion threads, posting proposals and reviews while retrieving synchronized context, with human oversight.-