Crewai (Near Intents)

🚀 群 AI MCP 服务器

群 AI MCP 服务器基于 CrewAI 框架，为用户提供 AI 代理和任务管理功能，助力高效的任务分配与执行。

🚀 快速开始

📦 安装指南

1. 克隆或 fork 此仓库。
2. 运行安装脚本：

./crew.sh

该脚本将完成以下操作：

• 安装所需的 Python 依赖项。
• 配置适合您系统的 MCP 设置文件。
• 自动设置正确的路径。

⚙️ 配置

在使用服务器之前，请设置您的 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

💻 使用示例

基础用法

该服务器提供三个主要工具，以下是具体的使用示例：

创建一个代理

{
    "method": "call_tool",
    "params": {
        "name": "create_agent",
        "arguments": {
            "role": "研究者",
            "goal": "有效研究和分析信息",
            "backstory": "一位经验丰富的数据分析员"
        }
    }
}

创建一个任务

{
    "method": "call_tool",
    "params": {
        "name": "create_task",
        "arguments": {
            "description": "分析最近的市场趋势",
            "agent": "研究者",
            "expected_output": "详细的分析报告"
        }
    }
}

创建并运行一个团队

{
    "method": "call_tool",
    "params": {
        "name": "create_crew",
        "arguments": {
            "agents": ["研究者"],
            "tasks": ["分析最近的市场趋势"],
            "verbose": true
        }
    }
}

高级用法

创建并运行一个完整的流程：

(echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_agent", "arguments": {"role": "研究者", "goal": "有效研究和分析信息", "backstory": "一位经验丰富的数据分析员"}}}'; echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_task", "arguments": {"description": "分析最近的市场趋势", "agent": "研究者", "expected_output": "详细的分析报告"}}}'; echo '{"method": "call_tool", "params": {"name": "create_crew", "arguments": {"agents": ["研究者"], "tasks": ["分析最近的市场趋势"], "verbose": true}}}') | python3 src/crew_server.py

🔧 技术细节

系统要求

• Python 3.8 或更高版本。
• jq 命令行工具（用于安装脚本）。
• VSCode 配合 Roo Cline 扩展已安装。

支持的平台

• macOS
• Linux
• Windows（通过 Git Bash）

🛠️ 故障排除

遇到问题时，您可以按照以下步骤进行排查：

1. 确保 OpenAI API 密钥设置正确。
2. 确认所有依赖项已安装。
3. 检查 MCP 设置文件是否配置正确。
4. 确保服务器路径无误。

🤝 贡献指南

如果您想为项目做出贡献，可以按照以下流程进行：

1. fork 仓库。
2. 创建功能分支。
3. 提交代码。
4. 提出 pull request。

这个文档为您提供了一个清晰的入门指南，从安装到配置再到使用和故障排除都有详细说明。您可以按照文档一步步操作，尝试克隆仓库，运行安装脚本，然后按照示例创建代理、任务和团队，体验实际效果。