MCP Servers Multi Agent Ai Infrastructure

🚀 MCP サーバー多代理 AI インフラストラクチャ

このインフラストラクチャは、専用の Model Context Protocol (MCP) サーバーによってサポートされる多代理 AI 群を実現するための包括的な基盤です。この単一のリポジトリには、様々な専門能力を持つインテリジェントエージェントを協調、接続、強化するために必要な完全なコンポーネントスタックが含まれています。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Docker と Docker Compose
• Node.js（ローカル開発用）
• Python 3.9 以上（クライアントとスクリプトの実行用）

クイックスタート手順

1. プロジェクトドキュメントをダウンロードします：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   

2. 依存関係をインストールします：

   cd mcp-server && pip install -r requirements.txt
   cd ../inspector && npm install
   

3. MCP サーバーを起動します：

   python server.py
   

4. 新しいターミナルでインスペクターを起動します：

   cd inspector && npm run dev
   

✨ 主な機能

このプロジェクトにより、多代理 AI エコシステムを作成することが可能になります。このエコシステムでは、専用のエージェントが協力し、コンテキストを共有し、異なる能力を活用でき、標準化された Model Context Protocol (MCP) を通じて通信できます。標準化された通信層を提供することで、エージェントはベクトルデータベース、専用ツール、およびさまざまなデータソースにシームレスにアクセスできます。

このインフラストラクチャは以下をサポートします：

• ベクトル埋め込みによる半教師付き検索と検索
• 多代理協調と通信
• モジュール化、マイクロサービスアーキテクチャ
• エージェントの相互作用の可視化検査とデバッグ
• AI 能力を実現するための拡張可能なツールフレームワーク

🧩 コアコンポーネント

インスペクター（Inspector）

MCP サーバーを監視、テスト、およびデバッグするための対話型ダッシュボードです。React/Vite フロントエンドと Express バックエンドを使用して構築されています。

• 位置：/inspector
• 機能：
  • 任意の MCP サーバーにリアルタイムで接続
  • 利用可能なツールを対話的に探索
  • プロンプトとツール呼び出しをテスト
  • エージェントの相互作用を監視
  • サーバーの応答と動作をデバッグ

MCP 統合済み Qdrant-DB

Qdrant を使用したベクトルデータベースで、完全な MCP サーバー統合が行われており、AI エージェントにセマンティック検索機能を提供します。

• 位置：/qdrant-db
• 機能：
  • セマンティック類似性検索のためのベクトル埋め込み
  • メタデータ付きのドキュメントストレージ
  • 高度な操作のための Python クライアント
  • 効率的な埋め込みのための FastEmbed 統合
  • MCP エコシステムとのシームレスな接続

MCP Docker ネットワークインフラストラクチャ

統一されたネットワーク内で MCP サービスを編成および接続するためのインフラストラクチャです。

• 位置：/mcp-docker-network
• 機能：
  • 安全なサービス通信のための専用ネットワーク
  • コンテナ編成管理ツール
  • クラスタ内のサービス検出
  • 複雑なエージェントシステムのデプロイの簡素化

🛠️ 開発

各コンポーネントは独立して開発できます：

• インスペクター：React/TypeScript フロントエンドと Express バックエンド
• Qdrant MCP サーバー：Python FastMCP 実装
• ネットワーク管理：Bash スクリプトと Docker Compose 構成

特定の開発手順については、各サブディレクトリ内の README を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。