项目简介

AutoGen MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准构建的后端服务器，它专注于将 Microsoft AutoGen 框架的能力以标准化的方式提供给 LLM 客户端。通过该服务器，您可以创建、配置和管理 AI 智能体，并进行多智能体对话，实现复杂的自然语言交互和协作任务。

主要功能点

智能体管理: 支持创建和管理多种类型的 AutoGen 智能体，包括 AssistantAgent 和 UserProxyAgent。您可以自定义智能体的角色设定 (system_message) 和配置参数。
多智能体对话: 支持一对一和多智能体群聊模式。您可以指定参与对话的智能体，并设定初始消息，服务器将负责协调智能体之间的对话流程。
灵活的配置: 允许通过配置文件 (config.json) 和环境变量 (.env) 定制服务器行为，包括 LLM 模型配置 (如 OpenAI API 密钥、模型选择、温度参数等) 和代码执行环境设置。
标准 MCP 接口: 遵循 Model Context Protocol 规范，通过 JSON-RPC 协议与客户端通信，提供标准化的工具调用接口，方便集成到各种 MCP 客户端应用中。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/DynamicEndpoints/Autogen_MCP.git
cd Autogen_MCP

安装依赖

确保您已安装 Python 和 Node.js 环境。然后，分别安装 Python 和 Node.js 依赖：

pip install -e .  # 安装 Python 依赖
cd src
npm install      # 安装 Node.js 依赖 (如果需要，根据实际情况安装 ts-node: npm install -g ts-node)
cd ..

配置环境变量

复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env'，根据需要配置环境变量，例如 'OPENAI_API_KEY' 和 'AUTOGEN_MCP_CONFIG'（指向 'config.json' 文件的路径）。
```
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置 API 密钥等
```

配置服务器

复制 'config.json.example' 文件并重命名为 'config.json'，根据需要配置服务器设置，例如 LLM 模型配置和代码执行配置。

cp config.json.example config.json
# 编辑 config.json 文件，配置 LLM 和代码执行参数

服务器配置

以下是 MCP 客户端连接 AutoGen MCP Server 时需要配置的服务器信息 (JSON 格式)：

{
  "serverName": "autogen-mcp-server",
  "command": "node",
  "args": ["src/index.ts"],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

'serverName': 服务器名称，可以自定义，用于在 MCP 客户端中标识该服务器。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'node' (假设您已安装 Node.js 并将 'node' 命令添加到系统 PATH 环境变量中)。
'args': 传递给启动命令的参数，'["src/index.ts"]' 表示执行 'src' 目录下的 'index.ts' 文件作为服务器入口点。(请确保在 'Autogen_MCP' 仓库根目录下执行此命令，或者根据实际 'index.ts' 的路径进行调整)
'transport': 传输协议，这里使用 'stdio' (标准输入输出)。

注意: 如果您的 Node.js 环境配置或 'ts-node' 环境与上述配置不同，请根据实际情况调整 'command' 和 'args' 参数。例如，如果您使用 'ts-node' 直接运行 TypeScript 代码，可能需要将 'command' 设置为 'ts-node'，并相应调整 'args'。建议在 'Autogen_MCP' 仓库根目录下启动 MCP 服务器。

基本使用方法

启动服务器

在 'Autogen_MCP' 仓库根目录下，打开终端并执行以下命令启动服务器：
```
node src/index.ts
```
服务器成功启动后，您应该能在终端看到类似 'AutoGen MCP server running on stdio' 的信息。

使用 MCP 客户端

配置您的 MCP 客户端，使其连接到上述配置的 AutoGen MCP Server。客户端通过发送 JSON-RPC 请求与服务器交互。

常用操作示例 (MCP 请求格式):

创建智能体 (create_agent)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "name": "create_agent",
    "arguments": {
      "name": "tech_lead",
      "type": "assistant",
      "system_message": "You are a technical lead with expertise in software architecture and design patterns."
    }
  },
  "id": "1"
}

一对一聊天 (execute_chat)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "name": "execute_chat",
    "arguments": {
      "initiator": "agent1",
      "responder": "agent2",
      "message": "Let's discuss the system architecture."
    }
  },
  "id": "2"
}

群聊 (execute_group_chat)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "name": "execute_group_chat",
    "arguments": {
      "agents": ["agent1", "agent2", "agent3"],
      "message": "Let's review the proposed solution."
    }
  },
  "id": "3"
}

请参考仓库的 README.md 文件和代码，了解更多可用的操作和参数详情。

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