Autogen

🚀 自動生成MCPサーバー

このサーバーは、MicrosoftのAutoGenフレームワークを統合したMCPサーバーで、標準化されたインターフェースを通じて複数のエージェント間の対話を実現します。自然言語で相互に協力して問題を解決するAIエージェントを作成および管理することができます。

✨ 主な機能

• カスタマイズ可能なAutoGenエージェントの作成と管理
• エージェント間の1対1の会話の実行
• 複数エージェントのグループチャットの調整
• 設定可能なLLM設定とコード実行環境
• アシスタント型およびユーザーエージェント型のエージェントをサポート
• 組み込みのエラー処理と応答検証

📦 インストール

Smitheryを通じたインストール

Smitheryを通じてClaude DesktopにAutoGen Serverを自動インストールするには、以下のコマンドを実行します。

npx -y @smithery/cli install @DynamicEndpoints/autogen_mcp --client claude

手動インストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/autogen-mcp.git
cd autogen-mcp

2. 依存関係をインストールします。

pip install -e .

📚 設定

環境変数

1. .env.exampleを.envにコピーします。

cp .env.example .env

2. 環境変数を設定します。

# 設定ファイルのパス
AUTOGEN_MCP_CONFIG=config.json

# OpenAI APIキー（オプション、config.jsonでも設定可能）
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

サーバー設定

1. config.json.exampleをconfig.jsonにコピーします。

cp config.json.example config.json

2. サーバーの設定を行います。

{
  "llm_config": {
    "config_list": [
      {
        "model": "gpt-4",
        "api_key": "your-openai-api-key"
      }
    ],
    "temperature": 0
  },
  "code_execution_config": {
    "work_dir": "workspace",
    "use_docker": false
  }
}

💻 使用例

利用可能な操作

サーバーは3つの主要な操作をサポートしています。

1. エージェントの作成

{
  "name": "create_agent",
  "arguments": {
    "name": "tech_lead",
    "type": "assistant",
    "system_message": "你是一个具有软件架构和设计模式专业知识的技术负责人。"
  }
}

2. 1対1のチャット

{
  "name": "execute_chat",
  "arguments": {
    "initiator": "agent1",
    "responder": "agent2",
    "message": "让我们讨论系统架构。"
  }
}

3. グループチャット

{
  "name": "execute_group_chat",
  "arguments": {
    "agents": ["agent1", "agent2", "agent3"],
    "message": "让我们审查提出的解决方案。"
  }
}

🔧 エラー処理

一般的なエラーシナリオは以下の通りです。

1. エージェント作成エラー

{
  "error": "代理已存在"
}

2. 実行エラー

{
  "error": "代理未找到"
}

3. 設定エラー

{
  "error": "AUTOGEN_MCP_CONFIG环境变量未设置"
}

🔧 技術詳細

• AutoGen：すべての操作を調整するメインモジュール
• agents.py：エージェントの作成と管理を処理する
• chat.py：1対1およびグループチャット機能を実装する
• config.py：設定ファイルと環境変数を管理する

📄 ライセンス

[ここにライセンス情報を挿入]