关键词

AI Agent System机器学习代码生成上下文管理多智能体

PolyMind平台简介

PolyMind 是一个基于 Anthropic Model Context Protocol (MCP) 构建的 AI Agent 系统后端，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供结构化的上下文信息和扩展功能。它通过多智能体架构，利用 Claude Sonnet 3.5 模型，专注于机器学习建模和代码生成任务。

主要功能点

  • 资源管理： PolyMind 可以托管和管理各种资源，为 Agent 提供数据访问能力。（仓库本身未明确资源类型和管理方式，但MCP服务器定义包含此功能）
  • 工具注册与执行： PolyMind 通过 MCP 协议支持注册和执行自定义工具，扩展 LLM 的能力，例如仓库提供的 'analyze_requirements', 'design_ml_architecture' 等工具。
  • Prompt 模板： 虽然仓库没有明确的 Prompt 模板管理界面，但其 Agent 代码中使用了大量的 Prompt 模板，体现了 MCP 服务器 Prompt 模板的核心概念，支持定制化的 LLM 交互模式。
  • 多智能体协作： 系统采用多智能体架构，模拟团队协作，共同完成复杂任务。
  • 多种传输协议支持： 仓库实现了基于 Stdio 的 MCP 服务器（通过标准输入输出流通信）。

安装步骤

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/adityachaturvedii/polymind.git
cd polymind

  2. 创建并激活虚拟环境:

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

  3. 安装依赖:

    pip install -e .

  4. 设置 Anthropic API 密钥:

    您需要拥有 Anthropic API 密钥才能运行此项目。可以通过以下两种方式设置：

    • 环境变量:

      export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here  # Linux/macOS
set ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here     # Windows

    • .env 文件: 在项目根目录下创建 '.env' 文件，并添加以下内容：

      ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

服务器配置 (MCP客户端配置)

以下 JSON 配置信息可用于 MCP 客户端连接 PolyMind MCP 服务器。请注意，MCP 客户端需要配置 'command' 和 'args' 以启动 PolyMind MCP 服务器进程。

{
  "serverName": "polymind_mcp",
  "协议": "Stdio",
  "启动命令": {
    "command": "python",
    "args": [ "-m", "src.main", "run-mcp-server" ],
    "解释": "使用 python 命令执行 src/main.py 模块，并运行 run-mcp-server 命令启动 MCP 服务器",
    "环境变量": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here",
      "解释": "请务必设置 Anthropic API 密钥，可以通过环境变量或 .env 文件配置"
    }
  }
}

配置说明:

  • 'serverName': MCP 服务器名称，客户端用于识别服务器。
  • '协议': 指定客户端与服务器通信的协议，这里使用 Stdio 协议。
  • '启动命令': 定义了客户端如何启动 MCP 服务器进程。
    • 'command': 启动服务器的可执行命令，这里使用 'python'。
    • 'args': 传递给 'command' 的参数列表，用于指定要运行的 PolyMind MCP 服务器。
    • '环境变量': 运行服务器进程所需的环境变量，'ANTHROPIC_API_KEY' 是必须配置的，请替换为您的实际 API 密钥。

注意:

  • MCP 客户端需要能够执行 'python' 命令，并访问 PolyMind 仓库代码。
  • 确保 MCP 客户端能够正确设置和传递 'ANTHROPIC_API_KEY' 环境变量给 PolyMind MCP 服务器进程。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器:

    在项目根目录下，运行以下命令启动 PolyMind MCP 服务器：

    python -m src.main run-mcp-server

    服务器成功启动后，将监听 Stdio (标准输入输出)。

  2. 配置 MCP 客户端:

    将上述 JSON 配置信息填入您的 MCP 客户端配置中。

  3. 使用 MCP 客户端与 PolyMind 服务器交互:

    您可以使用任何兼容 MCP 协议的客户端（例如 Anthropic 官方提供的 MCP 客户端或其他 LLM 应用）与 PolyMind MCP 服务器进行交互，调用其提供的工具，例如 'analyze_requirements', 'design_ml_architecture' 等，以扩展 LLM 在机器学习建模和代码生成方面的能力。

    您可以参考 'examples/mcp_example.py' 文件，了解如何在 Python 代码中以编程方式使用 PolyMind 的 Coordinator 和 MCP server 功能。

提示:

  • 详细的 MCP 协议使用方法和工具调用方式，请参考 Anthropic Model Context Protocol (MCP) 的官方文档和您使用的 MCP 客户端的文档。
  • PolyMind 仓库本身主要侧重于 AI Agent 系统的实现，对于 MCP 客户端的具体使用方法，您可能需要查阅其他 MCP 客户端的指南。

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AI与计算

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