## 使用说明 ### 项目简介 KubeChain 是一个构建在 Kubernetes 上的云原生 AI Agent 编排器。它专注于简化 AI Agent 的构建和管理，特别是在需要异步执行 LLM 推理和长时间工具调用的场景下。KubeChain 通过 Kubernetes CRD (Custom Resource Definitions) 扩展了 Kubernetes API，允许用户以声明式的方式定义和管理 LLM、Agent、Tool 和 Task 等 AI 应用组件。 **核心概念:** * **LLM (Large Language Model):** 定义了使用的 LLM 提供商 (如 OpenAI) 和 API 密钥。 * **Agent:** 由 LLM、系统 Prompt 和 Tool 组成，是执行任务的主体。 * **Tool:** Agent 可以调用的外部功能，可以是函数、API、Docker 容器或其他 Agent。KubeChain 支持通过 **MCP Server** 集成 Tool，允许 Agent 调用符合 Model Context Protocol 标准的外部服务。 * **Task:** Agent 需要执行的具体任务，包含用户消息和 Agent 引用。 * **TaskRun:** Task 的一次执行实例，记录了任务运行时的上下文信息。 ### 主要功能点 * **MCP Server 集成:** 支持将外部服务注册为 **MCP Server** Tool，供 Agent 调用，扩展 Agent 的能力。 * **Kubernetes 原生架构:** 基于 Kubernetes Operator 构建，利用 CRD 管理 AI 组件，易于部署和扩展。 * **异步和持久化 Agent 执行:** 支持 Agent 异步执行 LLM 推理和 Tool 调用，保证任务的持久性和可靠性。 * **动态工作流规划:** Agent 可以在执行过程中重新规划和调整工作流程。 * **可观测的控制循环架构:** 易于调试和监控 Agent 的执行过程。 ### 安装步骤 1. **前提条件:** * `kubectl` - Kubernetes 命令行工具 * `kind` - 用于本地 Kubernetes 集群 (可选) * OpenAI API Key - 用于 LLM 功能 (如果使用 OpenAI LLM) * Docker - 用于构建和运行容器镜像 (如果需要本地构建) 2. **设置本地 Kubernetes 集群 (可选):** ```bash kind create cluster --config kubechain-example/kind/kind-config.yaml ``` 3. **部署 KubeChain Operator:** ```bash kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/humanlayer/smallchain/refs/heads/main/kubechain/config/release/latest.yaml ``` ### 服务器配置 KubeChain 本身作为 Kubernetes Operator 运行，**不直接作为 MCP 服务器供客户端连接**。 **KubeChain 中 MCP Server 的配置** 是指在 KubeChain 中定义 `MCPServer` 资源，用于集成 **外部 MCP 服务器** 作为 Tool，供 Agent 调用。在 KubeChain 中配置 MCP Server Tool，需要创建 `MCPServer` 类型的 Kubernetes 资源。以下是一个 `MCPServer` 资源的配置示例 (YAML 格式)： ```yaml apiVersion: kubechain.humanlayer.dev/v1alpha1 kind: MCPServer metadata: name: fetch-server # MCP Server 的名称，Agent 通过此名称引用 spec: type: "stdio" # MCP Server 的传输协议，例如 stdio, sse, websocket command: "uvx" # 启动 MCP Server 的命令 args: ["mcp-server-fetch"] # 启动命令的参数 ``` **配置参数说明 (JSON 格式，供 MCP 客户端参考，但 KubeChain 中直接使用 YAML 配置 CR)：** ```json { "server name": "fetch-server", // MCPServer 资源的 metadata.name "command": "uvx", // spec.command，MCP 服务器的可执行文件路径或命令 "args": ["mcp-server-fetch"] // spec.args，传递给 MCP 服务器的命令行参数 // 其他可选配置，例如传输协议类型 (type) 等，根据 MCPServer 资源的 spec 定义进行配置 } ``` **注意:** MCP 客户端 (例如基于 MCP 协议构建的 LLM 应用) **不是直接连接到 KubeChain**，而是连接到用户自己部署的、符合 MCP 协议的外部服务。KubeChain 的 `MCPServer` 资源用于声明如何启动和连接这些外部 MCP 服务器，并将其作为 Tool 集成到 KubeChain 的 Agent 中。 ### 基本使用方法 1. **创建 LLM 资源:** 定义要使用的 LLM 模型。 ```bash kubectl apply -f - < ``` **总结:** KubeChain 通过 Kubernetes CRD 提供了 Agent、Tool 和 Task 的管理能力，并支持通过 Tool 集成外部 MCP Server，扩展 Agent 的功能。用户需要在 KubeChain 中定义 `Tool` 资源来封装 MCP Server 工具，并在 `Agent` 中引用这些 `Tool`，从而实现 Agent 对 MCP Server 功能的调用。

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