MCP Servers Multi Agent Ai Infrastructure

🚀 MCP 服務器多代理 AI 基礎設施

本項目是一套全面的基礎設施，旨在構建由專用模型上下文協議（MCP）服務器支持的多代理 AI 群。單倉庫涵蓋了實現智能代理協作、連接及發揮多樣專業能力所需的完整組件堆棧。

🚀 快速開始

先決條件

• Docker 和 Docker Compose
• Node.js（用於本地開發）
• Python 3.9+（用於運行客戶端和腳本）

快速入門步驟

1. 下載項目文檔：

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

2. 安裝依賴項：

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

3. 啟動 MCP 服務器：

python server.py

4. 在新終端中啟動監控器：

cd inspector && npm run dev

✨ 主要特性

該項目使創建多代理 AI 生態系統成為可能，在該系統中，專用代理可通過標準化的 Model Context Protocol (MCP) 進行協作、共享上下文併發揮不同能力。藉助標準化通信層，代理能無縫訪問向量數據庫、專業工具和各類數據源。

此基礎設施支持以下功能：

• 基於向量嵌入的半監督搜索與檢索
• 多代理協作與通信
• 模塊化、微服務架構
• 可視化檢查和調試代理交互
• 可擴展的工具框架以實現 AI 能力

📦 安裝指南

先決條件

• Docker 和 Docker Compose
• Node.js（用於本地開發）
• Python 3.9+（用於運行客戶端和腳本）

安裝步驟

1. 下載項目文檔：

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

2. 安裝依賴項：

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

3. 啟動 MCP 服務器：

python server.py

4. 在新終端中啟動監控器：

cd inspector && npm run dev

🧩 核心組件

監控器（Inspector）

一個交互式儀表板，用於監控、測試和調試 MCP 服務器，採用 React/Vite 前端和 Express 後端構建。

• 所在位置：/inspector
• 功能：
  • 即時連接到任何 MCP 服務器
  • 交互式探索可用工具
  • 測試提示和工具調用
  • 監控代理交互
  • 調試服務器響應和行為

帶有 MCP 整合的 Qdrant - DB

使用 Qdrant 實現的向量數據庫，具備完整的 MCP 服務器整合，為 AI 代理提供語義搜索能力。

• 所在位置：/qdrant-db
• 功能：
  • 向量嵌入以進行語義相似性搜索
  • 帶有元數據的文檔存儲
  • Python 客戶端用於高級操作
  • FastEmbed 整合以實現高效嵌入
  • 與 MCP 生態系統的無縫連接

MCP Docker 網絡基礎設施

用於在統一網絡中編排和連接 MCP 服務的基礎設施。

• 所在位置：/mcp-docker-network
• 功能：
  • 專用網絡以實現安全的服務通信
  • 容器編排管理工具
  • 群中的服務發現
  • 複雜代理系統部署的簡化

🛠️ 開發

每個組件可以獨立開發：

• Inspector：採用 React/TypeScript 前端和 Express 後端
• Qdrant MCP 服務器：基於 Python FastMCP 實現
• 網絡管理：藉助 Bash 腳本和 Docker Compose 配置

請參閱每個子目錄中的 README 以獲取特定的開發說明。

📄 許可證

此項目根據 MIT 許可證發佈，有關詳細信息，請查看 LICENSE 文件。