多主体思考 MCP 服务器

该项目旨在通过生成多个专家代理来分担复杂任务的处理，从而实现更深入、多角度的分析和解决策略生成。内部生成的多个代理（称为专家代理）将根据各自的专长领域分配并执行任务。

主要功能

• 多主体思考:

  • 从单个任务描述中自动生成多种不同的视角或方法。
  • 并行运行专门处理每个方法的专家代理。
  • 支持多种问题解决策略，如视角分配型、任务分配型、阶段分配型、并行解法型、分支探索型和分解重构型等。
  • 整合各专家代理的报告，生成最终结论或解决方案。

• MCP 服务器:

  • 使用 fastmcp 实现 MCP 服务器功能。
  • 可通过 Cursor IDE 等 MCP 客户端调用 multiagent.multiagent_thinking 工具。

要求

• Python 3.11 或更高版本
• uv 包管理器
• 必要的 API 密钥:
  • OpenAI API 密钥 (OPENAI_API_KEY)
  • HuggingFace 令牌 (HF_TOKEN)

安装

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/Hajime-Y/multiagents-thinking.git
   cd multiagents-thinking
   

2. 创建虚拟环境并安装依赖:

   uv venv
   source .venv/bin/activate # Linux/macOS
   # .venv\Scripts\activate # Windows
   uv sync
   

环境变量

在项目根目录下创建 .env 文件，设置以下环境变量:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token

使用方法

启动 MCP 服务器:

uv run python -m src.multiagents

在客户端（如 Cursor IDE）中调用 multiagent_thinking 工具。

对于 Claude Desktop 的配置，请参考文档中的说明，确保正确设置命令和参数路径。

主要组件

• src/multiagents.py: MCP 服务器的入口点，定义了 multiagent_thinking 工具。
• src/create_agent.py: 负责生成母代理和专家代理提示语及代理创建逻辑（包含 run_specialist_agents 工具）。

许可证

本项目在 Apache License 2.0 下提供。

致谢

该项目受到 HuggingFace 的 smolagents 库的启发。