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Swarms API MCP Server
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替代品
什么是Swarms API MCP Server?
Swarms API MCP Server是一个基于FastMCP框架的模型上下文协议服务器,专门为Swarms API设计。它允许开发者通过简单的工具定义来访问Swarms API的强大功能,包括运行多代理任务、获取可用模型列表等。如何使用Swarms API MCP Server?
您可以通过定义工具函数并注册到MCP服务器来扩展功能。服务器支持SSE(Server-Sent Events)传输协议,前端可以通过事件流与服务器交互。适用场景
适用于需要协调多个AI代理完成复杂任务的场景,如市场分析、数据处理、自动化工作流等。特别适合需要将AI能力集成到现有系统的开发者。主要功能
多代理任务执行通过定义SwarmSpec配置,可以运行包含多个AI代理的复杂任务,支持多种工作流类型。
模型列表查询可以查询当前可用的AI模型列表,包括GPT-4o、Claude等主流模型。
SSE协议支持使用Server-Sent Events协议实现实时通信,适合需要持续更新的应用场景。
优势与局限性
优势
简化了Swarms API的调用过程
支持多种AI模型和工作流类型
基于事件流的实时交互
易于扩展和集成
局限性
需要了解SwarmSpec配置
依赖Swarms API服务可用性
SSE协议在某些环境下可能有兼容性问题
如何使用
安装依赖确保已安装Python 3.8+和必要的依赖包:fastmcp、httpx、requests等。
设置环境变量创建.env文件并设置SWARMS_API_KEY环境变量。
定义工具函数使用@mcp.tool装饰器定义需要暴露的工具函数。
启动服务器运行服务器并指定传输协议。
使用案例
金融分析工作流使用三个专业代理(市场分析师、经济预测师、数据科学家)协同完成投资分析。
内容创作工作流使用写作代理和编辑代理协作生成高质量内容。
常见问题
1
如何获取API密钥?可以在Swarms平台(https://swarms.world/platform/api-keys)申请API密钥。
2
支持哪些AI模型?支持GPT-4o、Claude系列、Deepseek等多种模型,可通过swarms_available工具查询完整列表。
3
如何扩展自定义工具?只需使用@mcp.tool装饰器定义新函数并注册到MCP实例即可。
4
任务执行失败怎么办?检查API密钥有效性、网络连接,并确认SwarmSpec配置正确。错误信息会通过SSE流返回。
相关资源
Swarms API官方文档完整的API参考文档和使用指南
FastMCP GitHub仓库MCP服务器框架源代码
API定价信息了解API使用费用和计费方式
示例代码仓库各种使用场景的示例代码
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