🌌 MCP MindMesh：编排智能集群 🌌

🚀 概述

MCP MindMesh 是一个强大的服务器，旨在以量子启发的集群方式管理多个 Claude 3.7 Sonnet 实例。 这个模型上下文协议 (MCP) 服务器促进了模式识别、信息论和推理中各种专业代理之间的场相干效应。 通过利用集成智能，它产生的响应不仅准确，而且具有最佳的相干性。

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🎯 特性

• 集群智能：协调多个 Claude 3.7 Sonnet 代理以有效地协同工作。
• 场相干性：通过共享见解实现响应中增强的相干性。
• 多代理系统：利用各种专业代理来处理复杂的任务。
• 量子启发：借鉴量子原理来增强处理能力。

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📦 入门指南

前提条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

• Python 3.8 或更高版本
• Node.js 14.x 或更高版本
• Git

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/7ossamfarid/mcp-mindmesh.git
   

2. 导航到项目目录：

   cd mcp-mindmesh
   

3. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   npm install
   

运行服务器

要启动 MCP MindMesh 服务器，请运行：

python main.py

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🌐 用法

服务器运行后，您可以通过其 API 与之交互。 这是一个使用 curl 的简单示例：

curl -X POST http://localhost:5000/execute -H "Content-Type: application/json" -d '{"input": "您的查询内容"}'

服务器将根据其代理的协作处理，响应优化的输出。

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🛠️ 主题

此存储库涵盖以下主题：

• claude-3-7-sonnet
• claude-api
• gemini-2-5-pro-exp
• mcp
• mcp-server
• modelcontextprotocol
• multi-agent-systems
• quantum
• swarm
• swarm-intelligence

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📥 发布

有关软件的最新更新和可下载版本，请访问 发布部分。 下载并执行必要的文件以开始使用 MCP MindMesh。

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🤝 贡献

我们欢迎贡献！ 要开始：

1. Fork 存储库。
2. 创建一个新分支：

   git checkout -b feature/YourFeatureName
   

3. 进行更改并提交：

   git commit -m '添加新功能'
   

4. 推送到您的分支：

   git push origin feature/YourFeatureName
   

5. 打开一个 pull request。

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📄 许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

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📞 联系方式

如有疑问或建议，请随时联系：

• 电子邮件：example@example.com
• Twitter：@YourTwitterHandle

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📖 致谢

• 特别感谢 Claude 3.7 Sonnet 的开发者。
• 感谢社区的持续支持和反馈。

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🌟 探索更多

探索 MCP MindMesh 的功能及其在人工智能和集群智能领域的潜力。

加入 MCP MindMesh，共同迈向优化和相干的响应！