MCP 服务器

AutoGen MCP Server

一个 MCP 服务器，提供与微软 AutoGen 框架的集成，从而通过标准化的接口实现多智能体对话。

README

AutoGen MCP 服务器

一个 MCP 服务器，提供与 Microsoft 的 AutoGen 框架的集成，通过标准化的接口实现多代理对话。此服务器允许您创建和管理 AI 代理，这些代理可以通过自然语言交互进行协作并解决问题。

特性

创建和管理具有可自定义配置的 AutoGen 代理
执行代理之间的一对一对话
编排多个代理的群聊
可配置的 LLM 设置和代码执行环境
支持助手和用户代理
内置错误处理和响应验证

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装适用于 Claude Desktop 的 AutoGen 服务器：

npx -y @smithery/cli install @DynamicEndpoints/autogen_mcp --client claude

手动安装

克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/autogen-mcp.git
cd autogen-mcp

安装依赖项：

pip install -e .

配置

环境变量

复制 .env.example 到 .env:

cp .env.example .env

配置环境变量：

# 配置文件的路径
AUTOGEN_MCP_CONFIG=config.json

# OpenAI API 密钥（可选，也可以在 config.json 中设置）
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

服务器配置

复制 config.json.example 到 config.json:

cp config.json.example config.json

配置服务器设置：

{
  "llm_config": {
    "config_list": [
      {
        "model": "gpt-4",
        "api_key": "your-openai-api-key"
      }
    ],
    "temperature": 0
  },
  "code_execution_config": {
    "work_dir": "workspace",
    "use_docker": false
  }
}

可用操作

服务器支持三个主要操作：

1. 创建代理

{
  "name": "create_agent",
  "arguments": {
    "name": "tech_lead",
    "type": "assistant",
    "system_message": "您是一位在软件架构和设计模式方面具有专业知识的技术负责人。"
  }
}

2. 一对一聊天

{
  "name": "execute_chat",
  "arguments": {
    "initiator": "agent1",
    "responder": "agent2",
    "message": "让我们讨论一下系统架构。"
  }
}

3. 群聊

{
  "name": "execute_group_chat",
  "arguments": {
    "agents": ["agent1", "agent2", "agent3"],
    "message": "让我们审查一下提出的解决方案。"
  }
}

错误处理

常见的错误场景包括：

代理创建错误

{
  "error": "Agent already exists"
}

执行错误

{
  "error": "Agent not found"
}

配置错误

{
  "error": "AUTOGEN_MCP_CONFIG environment variable not set"
}

架构

服务器遵循模块化架构：

src/
├── autogen_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── agents.py      # 代理管理和配置
│   ├── config.py      # 配置处理和验证
│   ├── server.py      # MCP 服务器实现
│   └── workflows.py   # 对话工作流程管理