MCP Servers Multi Agent Ai Infrastructure

🚀 MCP 服务器多代理 AI 基础设施

本项目是一套全面的基础设施，旨在构建由专用模型上下文协议（MCP）服务器支持的多代理 AI 群。单仓库涵盖了实现智能代理协作、连接及发挥多样专业能力所需的完整组件堆栈。

🚀 快速开始

先决条件

• Docker 和 Docker Compose
• Node.js（用于本地开发）
• Python 3.9+（用于运行客户端和脚本）

快速入门步骤

1. 下载项目文档：

git clone https://github.com/your-repository.git

2. 安装依赖项：

cd mcp-server && pip install -r requirements.txt
cd ../inspector && npm install

3. 启动 MCP 服务器：

python server.py

4. 在新终端中启动监控器：

cd inspector && npm run dev

✨ 主要特性

该项目使创建多代理 AI 生态系统成为可能，在该系统中，专用代理可通过标准化的 Model Context Protocol (MCP) 进行协作、共享上下文并发挥不同能力。借助标准化通信层，代理能无缝访问向量数据库、专业工具和各类数据源。

此基础设施支持以下功能：

• 基于向量嵌入的半监督搜索与检索
• 多代理协作与通信
• 模块化、微服务架构
• 可视化检查和调试代理交互
• 可扩展的工具框架以实现 AI 能力

📦 安装指南

先决条件

• Docker 和 Docker Compose
• Node.js（用于本地开发）
• Python 3.9+（用于运行客户端和脚本）

安装步骤

1. 下载项目文档：

git clone https://github.com/your-repository.git

2. 安装依赖项：

cd mcp-server && pip install -r requirements.txt
cd ../inspector && npm install

3. 启动 MCP 服务器：

python server.py

4. 在新终端中启动监控器：

cd inspector && npm run dev

🧩 核心组件

监控器（Inspector）

一个交互式仪表板，用于监控、测试和调试 MCP 服务器，采用 React/Vite 前端和 Express 后端构建。

• 所在位置：/inspector
• 功能：
  • 实时连接到任何 MCP 服务器
  • 交互式探索可用工具
  • 测试提示和工具调用
  • 监控代理交互
  • 调试服务器响应和行为

带有 MCP 整合的 Qdrant - DB

使用 Qdrant 实现的向量数据库，具备完整的 MCP 服务器整合，为 AI 代理提供语义搜索能力。

• 所在位置：/qdrant-db
• 功能：
  • 向量嵌入以进行语义相似性搜索
  • 带有元数据的文档存储
  • Python 客户端用于高级操作
  • FastEmbed 整合以实现高效嵌入
  • 与 MCP 生态系统的无缝连接

MCP Docker 网络基础设施

用于在统一网络中编排和连接 MCP 服务的基础设施。

• 所在位置：/mcp-docker-network
• 功能：
  • 专用网络以实现安全的服务通信
  • 容器编排管理工具
  • 群中的服务发现
  • 复杂代理系统部署的简化

🛠️ 开发

每个组件可以独立开发：

• Inspector：采用 React/TypeScript 前端和 Express 后端
• Qdrant MCP 服务器：基于 Python FastMCP 实现
• 网络管理：借助 Bash 脚本和 Docker Compose 配置

请参阅每个子目录中的 README 以获取特定的开发说明。

📄 许可证

此项目根据 MIT 许可证发布，有关详细信息，请查看 LICENSE 文件。