Skynet MCP

🚀 天网-MCP（このプロジェクトは開発中です）

Model Context Protocol (MCP) プロトコルに基づくAIエージェントの階層型ネットワークです。このネットワーク内のAIエージェントは、新しいエージェントを生成してタスクを実行でき、各エージェントには発起エージェントのすべてのツールが含まれます。

このエージェントネットワークは、研究、レポート作成からコーディングまで、さまざまな複雑なタスクを処理できます。

もしこのアイデアが気に入って、TypeScriptに精通している方は、ぜひご連絡ください。皆さんの貢献を歓迎します！

🚀 クイックスタート

天网-MCPは、Model Context Protocol (MCP) プロトコルを実装した高度なアーキテクチャで、AIエージェントの階層型ネットワークを構築します。各天网-MCPインスタンスは、MCPサーバーとMCPクライアントの両方として動作し、上位エージェントにツールを提供すると同時に、子エージェントを生成および管理することができます。

✨ 主な機能

• 双モード動作：MCPサーバーとクライアントの両方として同時に動作します。
• 大規模言語モデルの統合：OpenAIまたはAnthropicのモデルに接続し、インテリジェントな決定を行います。
• ツールの自動検出：接続されたMCPサーバー上のツールを自動的に検出して使用します。
• 階層型エージェント管理：子エージェントの作成と管理が可能です。
• 柔軟な設定：複数の環境に対応した設定システムを備えています。
• FastMCPの統合：高速なFastMCPフレームワークを使用した強力なMCPサーバーの実装です。
• 複数の通信方式：STDIOとSSE（サーバー送信イベント）の通信方式をサポートしています。
• 遅延実行：タスクを非同期で実行し、後で結果を確認することができます。

📦 MCPツール

天网-MCPは、そのFastMCP実装を通じて、以下のMCPツールを提供します。

1. SkyNetエージェント：MCPネットワーク内での生成、制御、通信に使用されるエージェントです。

設定システム

天网-MCPは柔軟な設定システムを使用しており、以下のソースから設定を読み込むことができます。

• デフォルト値
• 環境変数
• 特定の環境用のJSON設定ファイル

設定ファイルはconfig/ディレクトリに保存され、NODE_ENV環境変数に基づいて読み込まれます。

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

sky-net-mcp/
├── src/                  # ソースコードディレクトリ
│   ├── server.js        # MCPサーバーのエントリーファイル
│   ├── client.js        # MCPクライアントの実装
│   └── tools/           # ツールモジュール。OpenAIやAnthropicとのインターフェースを含む
├── config/              # 設定ファイルディレクトリ
│   ├── default.json     # デフォルト設定ファイル
│   ├── development.json  # 開発環境用設定ファイル
│   └── production.json   # 本番環境用設定ファイル
├── Dockerfile          # Dockerイメージのビルドファイル
└── docker-compose.yml  # Dockerコンテナのオーケストレーション設定ファイル

環境変数

重要な環境変数は以下の通りです。

• SERVER_PORT - サーバーがリッスンするポート
• SERVER_HOST - サーバーがバインドするホスト
• LOG_LEVEL - ログレベル（debug、info、warn、error）
• PERSISTENCE_TYPE - データの保存タイプ（memoryまたはredis）
• REDIS_URL - Redisの接続URL（Redisを使用する場合）
• OPENAI_API_KEY - OpenAI APIキー（大規模言語モデルのエージェント用）
• ANTHROPIC_API_KEY - Anthropic APIキー（大規模言語モデルのエージェント用）

CI/CD

天网-MCPは、GitHub Actionsを使用して継続的な統合とデリバリーを行っています。

ワークフロー：

1. メインブランチへのプッシュとプルリクエスト時に実行されます。
2. Node.js環境を設定します。
3. 依存関係をインストールします。
4. コードチェックとフォーマットチェックを実行します。
5. プロジェクトをビルドします。
6. すべてのテストを実行します。
7. Dockerイメージをビルドして検証します。

CI/CDパイプラインは、変更を自動テストすることで、コードの品質と安定性を確保し、その後にマージします。

📄 ライセンス

ISC