Consulting Agents

🚀 咨询代理模型控制台服务器使用指南

本指南将为你详细介绍咨询代理模型控制台（MCP）服务器的使用方法，帮助你快速上手并利用其强大的咨询代理功能。

🚀 快速开始

📦 安装指南

要使用咨询代理模型控制台（MCP）服务器，请按照以下步骤进行安装：

1. 克隆代码仓库：

   git clone https://github.com/your-username/consulting-agents-mcp.git
   cd consulting-agents-mcp
   

2. 安装依赖项： 打开终端并运行以下命令以安装所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt
   

⚙️ 配置

环境变量

在运行MCP服务器之前，设置以下环境变量：

• MCP_TRANSPORT：传输协议（默认值为stdio，可选值为http或sse）
• HOST：当使用HTTP/SSE传输时的主机地址（默认值为127.0.0.1）
• PORT：当使用HTTP/SSE传输时的端口号（默认值为5000）

✨ 主要特性

💼 咨询代理功能

Darren（Darren代理）

Darren 是一个高级咨询代理，专注于复杂的模型推理任务。

• 请求格式

  {
    "agent": "Darren",
    "consultation_context": "描述你的咨询请求...",
    "source_code": "提供相关代码..."
  }
  

• 示例

  curl -X POST http://localhost:5000/consult \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent":"Darren","consultation_context":"如何优化我的模型推理速度？","source_code":"import torch\nmodel = torch.load('my_model.pth')"}'
  

Sonny（Sonny代理）

Sonny 是一个专注于代码分析和改进建议的代理。

• 请求格式

  {
    "agent": "Sonny",
    "consultation_context": "描述你的咨询请求...",
    "source_code": "提供相关代码..."
  }
  

• 示例

  curl -X POST http://localhost:5000/consult \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent":"Sonny","consultation_context":"我的Python代码运行效率低下。","source_code":"def slow_function():\n    for i in range(1000000):\n        print(i)"}'
  

Sergey（Sergey代理）

Sergey 是一个搜索引擎专家，擅长通过网络搜索解决问题。

• 请求格式

  {
    "agent": "Sergey",
    "consultation_context": "描述你的咨询请求...",
    "search_query": "指定搜索关键词..."
  }
  

• 示例

  curl -X POST http://localhost:5000/consult \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent":"Sergey","consultation_context":"查找最新的深度学习研究成果。","search_query":"最新的深度学习研究成果"}'