Agent-MCP 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Agent-MCP 是一个为创建多智能体系统而设计的框架，它通过模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）实现协调高效的智能体协作。该系统适用于那些从多个专业智能体并行处理项目不同方面中受益的 AI 应用程序开发。

项目的核心功能

• 实时可视化：显示 AI 团队的工作状态，不同颜色的节点代表上下文条目、智能体，连接线表示活跃的协作。
• 并行执行：多个专业智能体同时在不同部分上工作，通过共享内存进行协调。
• 持久知识图谱：项目的整个上下文都存储在一个可搜索的持久内存库中。
• 智能任务管理：监控每个智能体的状态、分配的任务和最近的活动，系统自动管理任务依赖关系，防止冲突。

项目使用了哪些框架或库？

该项目使用了以下框架和库：

• Python
• Node.js
• 可能为前端部分使用了如 React 或 Vue.js 的现代 JavaScript 框架
• 使用了 Git 进行版本控制

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录如下：

Agent-MCP/
├── assets/             # 存储静态资源，如图像等
├── docs/               # 项目文档
├── .env.example        # 环境变量示例文件
├── .gitignore          # Git 忽略文件
├── LICENSE             # 许可证文件
├── MCD.md              # 主上下文文档（Main Context Document）
├── README.md           # 项目说明文件
├── mcp.json            # Model Context Protocol 配置文件
├── package-lock.json   # npm 包锁文件
├── pyproject.toml      # Python 项目配置文件
├── requirements.txt    # Python 依赖文件
└── ...                 # 其他项目文件

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加智能体类型：根据项目需求，可以增加更多专业化的智能体，如数据分析师、安全审核员等。
2. 扩展知识图谱功能：通过集成自然语言处理库，增强知识图谱的语义理解能力。
3. 优化智能体协作算法：改进智能体间的协作策略，提高系统运行的效率。
4. 提升可视化界面：增强实时可视化界面的交互性，使其更加直观和易于使用。
5. 开发移动端应用：为项目开发移动端应用，使得智能体系统的监控和管理更加便捷。