使用说明

项目简介

Consulting Agents Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在增强 Claude Code 等 LLM 应用的功能。它通过集成多个 AI 助手（Darren, Sonny, Sergey, Gemma），为用户提供代码和问题分析、网络搜索、以及代码仓库分析等多种专家咨询服务。该服务器通过 MCP 协议与客户端通信，允许 Claude Code 等工具调用其提供的 AI 功能。

主要功能点

AI 顾问工具: 提供 Darren (代码分析), Sonny (代码分析), Sergey (网络搜索), 和 Gemma (代码仓库分析) 四个不同的 AI 顾问工具，每个工具都基于不同的模型和能力。
MCP 协议集成: 无缝集成 Claude Code 等 MCP 客户端，通过标准化的 MCP 协议提供服务。
多种传输协议: 支持 stdio 和 HTTP/SSE 等多种传输协议，方便不同的部署和集成场景。
环境配置: 使用 '.env' 文件管理 API 密钥，方便用户配置和管理。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/MatthewPDingle/consulting-agents-mcp.git
cd consulting-agents-mcp

创建并激活虚拟环境

python -m venv mcp_venv
source mcp_venv/bin/activate   # Linux/macOS
# mcp_venv\Scripts\activate  # Windows

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置 API 密钥 在项目根目录下创建 '.env' 文件，并填入 OpenAI、Anthropic 和 Google 的 API 密钥：

OPENAI_API_KEY=你的OpenAI密钥
ANTHROPIC_API_KEY=你的Anthropic密钥
GOOGLE_API_KEY=你的Google密钥

启动服务器

chmod +x start_mcp_server.sh
./start_mcp_server.sh

服务器配置

对于 MCP 客户端（如 Claude Code），你需要配置以下信息以连接到 Consulting Agents Server。以下是使用 'stdio' 传输协议的配置示例：

{
  "serverName": "ConsultingAgents",
  "command": "/absolute/path/to/consulting-agents-mcp/start_mcp_server.sh",
  "args": [],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

'serverName': 服务器名称，可以自定义，例如 "ConsultingAgents"。
'command': 必须修改为 'start_mcp_server.sh' 脚本的绝对路径。请将 '/absolute/path/to/consulting-agents-mcp' 替换为你的 'consulting-agents-mcp' 仓库在本地文件系统中的绝对路径。
'args': 启动参数，本例中不需要额外参数，保持为空数组 '[]' 即可。
'transport': 传输协议，默认为 'stdio'，可以直接与 Claude Code 集成。

注意: 请务必将 'command' 字段中的路径替换为 'start_mcp_server.sh' 脚本在你的系统中的实际绝对路径。你可以使用 'pwd' 命令获取当前仓库的路径，然后拼接上 'start_mcp_server.sh'。

基本使用方法

成功配置并启动 Consulting Agents Server 后，在 Claude Code 中你就可以使用以下工具：

'consult_with_darren(consultation_context: str, source_code: Optional[str] = None)': 使用 Darren (OpenAI o3-mini) 进行代码问题咨询。
'consult_with_sonny(consultation_context: str, source_code: Optional[str] = None)': 使用 Sonny (Claude 3.7 Sonnet) 进行代码问题咨询。
'consult_with_sergey(consultation_context: str, search_query: Optional[str] = None, source_code: Optional[str] = None)': 使用 Sergey (GPT-4o with web search) 进行网络搜索，查找文档和信息。
'consult_with_gemma(consultation_context: str, repo_url: str, feature_description: str)': 使用 Gemma (Gemini 2.5 Pro) 分析代码仓库，提供全面的开发计划。

在 Claude Code 中，你可以像调用普通函数一样调用这些工具，并根据工具的参数提示提供相应的输入。例如，要使用 Darren 分析一段代码，你可以输入类似如下指令：

consult_with_darren(consultation_context="分析这段代码的性能瓶颈", source_code="def my_function():\n  # ... 代码 ...")

具体工具的使用方法和参数，请参考仓库 README.md 文件中 "Available Tools" 部分的详细说明。

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