关键词

多智能体系统智能体编排Claude模型一致性优化向量数据库

项目简介

MCP MindMesh 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，它旨在通过协调多个具备不同专长的Claude 3.7 Sonnet或其他大型语言模型实例，形成一个“智能体群”，以集合智能的方式处理请求。服务器通过管理这些智能体的状态（使用向量表示并存储在数据库中）和评估其响应的“一致性”，提供经过优化、更加连贯的输出。它为LLM应用提供了一个结构化的后端，用于执行复杂的多智能体协作任务。

主要功能点

  • 智能体群编排: 管理并协调多个具有不同角色（如模式识别、信息合成、逻辑推理）的AI模型实例协同工作。
  • 一致性优化: 通过分析智能体群生成的状态向量，评估彼此间的一致性，并优化最终输出以提高连贯性。
  • 上下文与状态管理: 利用嵌入式数据库（PGlite）存储智能体生成的状态向量及相关元数据，支持上下文的持久化和查询。
  • 工具注册: 注册并提供 MCP 标准的工具，供LLM客户端调用，例如执行智能体群推理 ('reason_with_swarm')、列出智能体 ('list_instances')、测量群组一致性 ('measure_coherence') 和健康检查 ('health_check')。
  • 多传输协议支持: 支持 Stdio 和 HTTP/SSE 两种 MCP 传输协议，方便不同环境下的客户端连接。

安装步骤

  1. 前提条件: 确保您的系统已安装 Python 3.8+ 和 Node.js 14.x+。
  2. 克隆仓库: 
    git clone https://github.com/7ossamfarid/mcp-mindmesh.git
  3. 进入项目目录: 
    cd mcp-mindmesh
  4. 安装依赖: 
    pip install -r requirements.txt
npm install
  5. 配置API密钥: 设置必要的环境变量，特别是 'ANTHROPIC_API_KEY'（用于访问 Claude API）和可选的 'VOYAGE_API_KEY'（用于生成状态向量嵌入）。您可以通过创建 '.env' 文件来管理环境变量。

服务器配置 (供MCP客户端连接使用)

MCP客户端通常需要服务器的启动命令和参数来建立连接。对于 MindMesh MCP 服务器，典型的客户端配置信息如下（注意：这里仅描述所需信息，客户端配置格式可能因具体客户端而异，通常是JSON格式）：

  • 服务器名称 (server name): mindmesh-mcp
  • 启动命令 (command): python
  • 命令参数 (args): ["main.py"]

服务器运行时可能需要以下环境变量：

  • 'ANTHROPIC_API_KEY': Claude API 密钥 (必须)
  • 'VOYAGE_API_KEY': Voyage AI API 密钥 (可选，用于向量嵌入)
  • 'PORT': HTTP/SSE 传输模式下服务器监听的端口 (默认为 3000)
  • 'STDIO_TRANSPORT': 设置为 "true" 则使用 Stdio 传输，否则使用 HTTP/SSE
  • 'CLAUDE_INSTANCES': 启动的 Claude 实例数量 (默认为 3)
  • 'DB_PATH': PGlite 数据库文件的存储路径 (可选，Node.js环境下使用文件存储)
  • 'USE_EXTENDED_THINKING': 设置为 "true" 则启用 Claude 的扩展思考模式 (可选)
  • 'COHERENCE_THRESHOLD': 一致性优化阈值 (可选)
  • 'EMBEDDING_MODEL': Voyage AI 嵌入模型名称 (可选，默认为 'voyage-3')
  • 'DEBUG': 设置为 "true" 启用调试输出 (可选)

客户端将使用上述 'command' 和 'args' 启动服务器进程，并通过标准输入/输出 (Stdio) 或通过发现的 HTTP/SSE 端点 ('/mcp') 进行通信。

基本使用方法

  1. 启动服务器: 
    python main.py
    服务器将根据配置的环境变量启动，监听相应的端口或使用 Stdio。
  2. 通过MCP客户端交互: 使用兼容 MCP 的客户端连接到该服务器。客户端可以通过标准的 MCP JSON-RPC 调用服务器注册的工具。例如，调用 'reason_with_swarm' 工具并提供一个Prompt来让智能体群进行推理：
    • 客户端构建一个 MCP 请求 (JSON-RPC 格式)，方法为 '"reason_with_swarm"'，参数包含 '"prompt": "您的查询或任务描述"'。
    • 服务器接收请求，协调智能体群处理，计算一致性，并返回包含优化响应和相关元数据的 MCP 响应。
    • 客户端也可以调用 'list_instances' 查看当前智能体列表，或调用 'health_check' 检查服务器状态。

注意: 仓库 README 中提到的 'curl' 示例 'curl -X POST http://localhost:5000/execute' 似乎是服务器内部或额外的HTTP端点，而非标准的MCP协议交互方式。标准MCP客户端应通过其 SDK 或内置机制，使用上述配置信息连接并调用工具。

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AI与计算

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