MCP 服务器

BMAD Agent FastMCP Service

A professional AI agent system that provides 10+ specialized agents and 25+ MCP tools to support development workflows in Cursor IDE, with dual LLM mode support (built-in and DeepSeek API).

README

🎯 BMAD Agent FastMCP Service

🎯 BMAD 方法论

本项目基于 BMAD-METHOD 构建，这是一个强大的业务模型和架构开发方法论。

🚀 Important: Keep Your BMad Installation Updated

Stay up-to-date effortlessly! If you already have BMad-METHOD installed in your project, simply run:

npx bmad-method install
# OR
git pull
npm run install:bmad

📦 First Time Installation

If you're new to BMAD-METHOD, visit the official repository for complete installation and setup instructions:

👉 BMAD-METHOD Official Repository

The BMAD-METHOD provides:

🎯 Structured business analysis frameworks
🏗️ Architecture design patterns
📋 Project management templates
🔄 Workflow automation tools
📊 Quality assurance checklists

🚀 企业级智能服务 - 基于 FastMCP 框架的专业 AI 智能体服务，支持双 LLM 模式，提供 25+ 个专业 MCP 工具和 10 个专业智能体，与 Cursor IDE 无缝集成。

🌟 核心特性

🎯 10 个专业智能体：业务分析师、架构师、全栈开发者、产品经理、QA 工程师等
🔧 25+ 个 MCP 工具：智能体管理、工作流程控制、任务执行等
🔄 双 LLM 模式：支持 Cursor 内置 LLM 和 DeepSeek API 动态切换
📋 6 个工作流程：全栈开发、API 开发、数据分析等完整流程
🎯 即插即用：与 Cursor IDE 无缝集成

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑环境变量（可选）
# USE_BUILTIN_LLM=true          # 使用内置 LLM（默认）
# DEEPSEEK_API_KEY=your_key     # DeepSeek API Key（可选）

3. 启动服务

python bmad_agent_mcp.py

4. Cursor 集成

参考 docs/CURSOR_USAGE_GUIDE.md 进行 Cursor IDE 集成配置。

⚡ 核心特性

🎯 10 个专业智能体：业务分析师、架构师、开发者、产品经理等
🔧 25 个 MCP 工具：智能体管理、工作流程控制、任务执行、模板处理
🔄 双 LLM 模式：支持 Cursor 内置 LLM 和 DeepSeek API 动态切换
📋 6 个工作流程：全栈开发、API 开发、数据分析等完整流程
🎯 即插即用：与 Cursor IDE 无缝集成

🔄 LLM 模式切换

内置 LLM 模式（默认）

✅ 使用 Cursor IDE 内置 LLM
✅ 无需外部 API 调用
✅ 响应更快，无网络延迟
✅ 无 API 费用

外部 API 模式

✅ 使用 DeepSeek API
✅ 更强的推理能力
✅ 支持更复杂的任务
⚠️ 需要 API Key 和网络连接

切换方法

# 在 Cursor 中使用
switch_llm_mode('builtin')   # 切换到内置模式
switch_llm_mode('external')  # 切换到外部模式
get_llm_mode_info()          # 查看模式信息

🛠️ 主要 MCP 工具

智能体管理

list_agents() - 列出所有智能体
get_agent_details(agent_id) - 获取智能体详情
activate_agent(agent_id) - 激活智能体
call_agent_with_llm(agent_id, task) - 调用智能体执行任务

工作流程

list_workflows() - 列出所有工作流程
start_workflow(workflow_id) - 启动工作流程
get_workflow_status() - 获取工作流程状态
advance_workflow_step() - 推进工作流程

LLM 功能

switch_llm_mode(mode) - 切换 LLM 模式
get_llm_mode_info() - 获取模式信息
get_system_status() - 获取系统状态

任务和模板

list_tasks() - 列出所有任务
execute_task(task_id) - 执行任务
list_templates() - 列出所有模板
get_template(template_name) - 获取模板内容

📊 项目结构

📂 根目录
├── 📄 bmad_agent_mcp.py      # 主服务文件
├── 📄 llm_client.py          # LLM 客户端
├── 📄 utils.py               # 工具函数
├── 📄 requirements.txt       # 依赖文件
├── 📂 .bmad-core/            # 核心数据结构
├── 📁 docs/                  # 文档目录
├── 📁 tests/                 # 测试目录
└── 📁 archive/               # 归档目录

📚 文档

📖 项目结构说明 - 详细的项目结构和文件说明
🔄 LLM 切换指南 - LLM 模式切换详细指南
🎯 Cursor 使用指南 - Cursor IDE 集成指南
📝 最终解决方案 - 完整的解决方案报告

🧪 测试

# 运行基础测试
python tests/simple_test.py

# 测试 MCP 工具
python tests/simple_mcp_test.py

# 测试 LLM 功能
python tests/quick_llm_test.py

🔧 配置

Cursor IDE 配置

将以下配置添加到 Cursor 的 settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "bmad-agent": {
      "command": "python",
      "args": ["D:\\234ffff\\bmad_agent_mcp.py"],
      "cwd": "D:\\234ffff",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "D:\\234ffff",
        "USE_BUILTIN_LLM": "true",
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

环境变量

USE_BUILTIN_LLM=true                    # 使用内置 LLM
DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here     # DeepSeek API Key（可选）
PYTHONIOENCODING=utf-8                  # 字符编码

🎯 使用示例

在 Cursor 中使用

用户: "请列出所有可用的 BMAD 智能体"
AI: 调用 list_agents()
返回: 10 个专业智能体列表

用户: "请使用业务分析师分析电商平台需求"
AI: 调用 call_agent_with_llm('analyst', '分析电商平台需求')
返回: 专业的业务分析结果

用户: "请切换到 DeepSeek API 模式"
AI: 调用 switch_llm_mode('external')
返回: 已切换到外部 API 模式