AgentBusters MCP 集成后端

关键词

Model Context ProtocolA2AAPI金融数据工具执行

使用说明内容（Markdown格式）

  • 项目简介

    • AgentBusters 的 MCP 集成实现是一组后端服务器，按照 MCP 规范提供资源、工具、提示模板等能力，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 与之交互。实现包含多个 MCP 服务器，用于金融领域的数据获取、工具执行与推理上下文管理，便于构建可扩展的大语言模型后端服务。

  • 主要功能点

    • 多个 MCP 服务器实现：
      • SEC EDGAR MCP、Yahoo Finance MCP、Sandbox MCP、Options Chain MCP、Trading Sim MCP、Risk Metrics MCP，以及 Web Search MCP（如仓库内测试用例所示）。
    • 支持多传输协议，优先通过 HTTP 传输暴露 API；也有 STDIO/本地开发场景的支持。
    • 服务器端负责会话管理、能力声明（服务能力、可用工具、资源等），并向客户端提供统一的上下文服务框架。
    • 提供示例启动命令，帮助在本地或容器环境中搭建完整栈：
      • python -m src.mcp_servers.sec_edgar --transport http --host 0.0.0.0 --port 8101
      • python -m src.mcp_servers.yahoo_finance --transport http --host 0.0.0.0 --port 8102
      • python -m src.mcp_servers.sandbox --transport http --host 0.0.0.0 --port 8103
      • python -m src.mcp_servers.options_chain --transport http --host 0.0.0.0 --port 8104
      • python -m src.mcp_servers.trading_sim --transport http --host 0.0.0.0 --port 8105
      • python -m src.mcp_servers.risk_metrics --transport http --host 0.0.0.0 --port 8106
      • python -m src.mcp_servers.web_search --transport http --host 0.0.0.0 --port 8107 (如仓库存在)
    • 服务器与客户端的对接示例
      • MCP 服务器启动后，客户端需配置其连接信息，示例配置通常包含服务器名称、启动命令以及参数（以 JSON 格式给出，便于 MCP 客户端在不同环境中组装启动信息）。

  • 安装与运行步骤

      1. 克隆仓库并创建虚拟环境
      1. 安装依赖并确保 Python 环境就绪
      1. 按需启动所需的 MCP 服务器
      1. 根据需要启动 Green Agent / Purple Agent（如仓库 README 所述的综合栈）
      1. 使用 AgentBeats/测试用例进行端到端验证

  • 服务器配置（供 MCP 客户端参考使用的 JSON 配置示例）

    • 该配置用于 MCP 客户端在启动时了解服务器的名称、启动命令及参数，便于在不同环境自动化部署和测试。
    • 服务器列表（按端口排序，端口号请按实际部署时的端口配置；名称与命令对应仓库中的实现）：
      • sec-edgar-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.sec_edgar，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8101
      • yahoo-finance-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.yahoo_finance，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8102
      • python-sandbox-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.sandbox，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8103
      • options-chain-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.options_chain，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8104
      • trading-sim-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.trading_sim，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8105
      • risk-metrics-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.risk_metrics，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8106
      • web-search-mcp: 命令为 python -m src.mcp_servers.web_search，参数: --transport http --host 0.0.0.0 --port 8107
    • JSON 结构示例（注释：仅为示意说明，实际客户端请按注释的字段含义配置）： { "server_name": "sec-edgar-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.sec_edgar", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8101"] }, { "server_name": "yahoo-finance-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.yahoo_finance", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8102"] }, { "server_name": "python-sandbox-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.sandbox", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8103"] }, { "server_name": "options-chain-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.options_chain", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8104"] }, { "server_name": "trading-sim-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.trading_sim", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8105"] }, { "server_name": "risk-metrics-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.risk_metrics", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8106"] }, { "server_name": "web-search-mcp", "command": "python -m src.mcp_servers.web_search", "args": ["--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8107"] }

  • 基本使用方法

    • 启动 MCP 服务器集合后，使用 MCP 客户端进行注册、资源读取、工具调用与提示渲染等操作，完成后可通过 Green/Purple Agent 进行端到端评测。
    • 端到端示例流程：启动 7 台 MCP 服务器、启动 Green Agent 与 Purple Agent、通过 AgentBeats 进行 A2A/Eval 流程，最后回收资源与日志。

  • 备注

    • 本仓库提供的 MCP 服务器实现覆盖关键数据源与工具服务，满足 MCP 的核心通信、资源/工具管理与上下文渲染能力需求，且与 AgentBeats 生态紧密对接。

服务器信息

访问项目