Crewai Adapter

🚀 CrewAI MCP 適配器

CrewAI MCP 適配器是一個 Python 庫，它擴展了 CrewAI 的適配器生態系統。該庫集成了 模型上下文協議 (MCP) 支持，還提供了用於自定義代理和工具開發的全面工具，為開發者帶來了極大便利。

🚀 快速開始

以下是一個使用 crewai_adapters 的簡單示例：

from crewai import Agent, Task
from crewai_adapters import CrewAIAdapterClient
from crewai_adapters.types import AdapterConfig

async def main():
    async with CrewAIAdapterClient() as client:
        # 連接到 MCP 服務器
        await client.connect_to_mcp_server(
            "math",
            command="python",
            args=["math_server.py"]
        )

        # 創建代理及其工具
        agent = Agent(
            name="Calculator",
            goal="執行計算操作",
            tools=client.get_tools()
        )

        # 執行任務
        task = Task(
            description="計算 (3 + 5) × 12",
            agent=agent
        )
        result = await task.execute()
        print(f"結果: {result}")

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

✨ 主要特性

• 🔌 與 CrewAI 原生集成，採用適配器模式，方便與現有系統融合。
• 🛠️ 支持 MCP 協議，可輕鬆實現工具集成。
• 🧩 提供易用接口，便於擴展和創建新的適配器。
• 📝 使用 Pydantic 實現類型安全，減少開發中的錯誤。
• 🔍 對工具參數進行 JSON Schema 驗證，確保輸入數據的有效性。
• 🚀 支持異步/等待，提升程序執行效率。
• 📊 提供詳細的執行元數據，方便調試和監控。

📦 安裝指南

可以通過以下兩種方式安裝 crewai_adapters：

從 PyPI 安裝

pip install crewai-adapters

從源代碼安裝

pip install git+https://github.com/dshivendra/crewai_mcp_adapter.git

📚 詳細文檔

詳細文檔請參考以下鏈接：

• 入門指南
• API 參考
• 示例

🔧 技術細節

先決條件

• Python 3.11 或更高版本
• crewai 包
• pydantic 包
• mcp 包

安裝開發依賴項

pip install -e ".[test,docs]"

運行測試

pytest tests/ -v

📄 許可證

本項目使用 MIT 許可證，詳情請查看 LICENSE 文件。

💪 貢獻

歡迎貢獻！請隨意提交 Pull Request。