MCP Crew Ai

🚀 MCP团队AI服务器

MCP团队AI服务器是一款基于Python的轻量级服务器，主要用于运行、管理和创建CrewAI工作流。该项目借助模型上下文协议（MCP）与大型语言模型（LLMs）及工具（如Claude Desktop或Cursor IDE）进行通信，能让您轻松协调多代理工作流。

✨ 主要特性

• 自动配置：可自动从agents.yml和tasks.yml这两个YAML文件中加载代理和任务的配置，无需为基本设置编写自定义代码。
• 命令行灵活性：能通过--agents和--tasks命令行参数，将自定义路径传递到配置文件。
• 无缝工作流执行：利用MCP run_workflow工具，可轻松运行预配置的工作流。
• 本地开发便利：支持以标准输出模式运行服务器，非常适合开发和测试。

📦 安装指南

有以下几种方式可以安装MCP团队AI服务器：

选项1：从PyPI安装（推荐）

pip install mcp-crew-ai

选项2：从GitHub安装

pip install git+https://github.com/adam-paterson/mcp-crew-ai.git

选项3：克隆并安装

git clone https://github.com/adam-paterson/mcp-crew-ai.git
cd mcp-crew-ai
pip install -e .

先决条件

• Python 3.11+
• MCP SDK
• CrewAI
• PyYAML

📚 详细文档

配置

• agents.yml：用于定义代理的角色、目标和背景故事。
• tasks.yml：用于定义任务的描述、期望输出，并将其分配给代理。

示例agents.yml：

zookeeper:
  role: 狮子管理员
  goal: 管理动物园操作
  backstory: >
    您是一位经验丰富的动物园管理员，热爱野生动物保护...

示例tasks.yml：

write_stories:
  description: >
    编写一份吸引人的动物园更新，捕捉当天的亮点。
  expected_output: 5个 engaging故事
  agent: zookeeper
  output_file: zoo_report.md

💻 使用示例

基础用法

安装完成后，可使用以下方法运行MCP团队AI服务器：

标准Python命令

mcp-crew-ai --agents path/to/agents.yml --tasks path/to/tasks.yml

使用UV执行（uvx）

为获得更流畅的体验，可使用UV执行命令：

uvx mcp-crew-ai --agents path/to/agents.yml --tasks path/to/tasks.yml

或者直接运行服务器：

uvx mcp-crew-ai-server

这将使用环境变量启动默认配置的服务器。

命令行选项

• --agents：代理YAML文件的路径（必填）
• --tasks：任务YAML文件的路径（必填）
• --topic：团队工作的主要主题（默认： "人工智能"）
• --process：使用的处理类型（选择："顺序"或"hierarchical"，默认："顺序"）
• --verbose：启用详细输出
• --variables：JSON字符串或JSON文件路径，包含用于替换YAML文件中的额外变量
• --version：显示版本信息并退出

高级用法

您还可以提供额外的变量来用于YAML模板：

mcp-crew-ai --agents examples/agents.yml --tasks examples/tasks.yml --topic "机器学习" --variables '{"year": 2025, "focus": "深度学习"}'

这些变量将替换YAML文件中的占位符。例如，{topic}将被替换为"机器学习"，{year}将被替换为"2025"。

🤝 贡献

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📄 许可证

[此处添加许可证信息]

通过遵循上述步骤，您可以轻松地设置和使用MCP团队AI服务器来管理复杂的多代理工作流。