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5bd7384d7a Update Copilot instructions to emphasize FastMCP as the mandatory protocol for MCP server implementation 2025-07-06 23:28:18 +02:00
c8cdb3cc28 Enhance project structure and documentation
- Updated code structure in documentation for clarity.
- Added example configuration file for AutoGen-MCP-Server.
- Created detailed logs directory documentation.
- Expanded development requirements with additional tools.
- Updated core requirements with new dependencies.
- Added module docstrings for better code understanding.
- Introduced a web UI template for configuration management.
- Implemented integration and unit test structure.
2025-07-06 23:27:07 +02:00
a774772fe1 Add comprehensive documentation for Autogen-MCP-Server project 2025-07-06 23:20:16 +02:00
19 changed files with 688 additions and 99 deletions

199
.copilot-instructions.md Normal file
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@@ -0,0 +1,199 @@
# Copilot Instructions for Autogen-MCP-Server
## Project Overview
This project implements a hierarchical MCP (Model Context Protocol) server system using AutoGen multi-agent architecture. The system acts as a coordinator for multiple specialized MCP servers through configurable AI agents.
## Architecture
- **Main MCP Server**: Entry point for MCP-capable clients (e.g., AnythingLLM)
- **AutoGen Framework**: Multi-agent coordination system
- **Moderator Agent**: Orchestrates and routes requests to specialized agents
- **Specialized Agents**: Each agent handles specific domains (Azure DevOps, Database, etc.)
- **MCP Server Integration**: Each specialized agent connects to dedicated MCP servers
- **Configuration-Driven**: YAML/JSON configuration for agent setup and routing
- **FastMCP**: The main MCP server implementation MUST use FastMCP as the protocol and server library. No other MCP server implementation is allowed for the entry point.
## Key Components
### 1. MCP Server (Entry Point)
- Implements MCP protocol using **FastMCP** (mandatory)
- Receives requests from clients
- Forwards to AutoGen moderator
- Returns responses back to clients
### 2. Moderator Agent
- Analyzes incoming requests
- Determines appropriate specialized agent
- Coordinates multi-agent conversations
- Aggregates and formats responses
### 3. Specialized Agents
- Domain-specific expertise
- Connected to specialized MCP servers
- Configurable via YAML/JSON
- Pluggable architecture
### 4. Configuration System
- Agent definitions in YAML/JSON
- Routing rules based on keywords/patterns
- MCP server connections
- Model configurations
- Fallback strategies
## Development Guidelines
### Virtual Environment Management
- **ALWAYS activate the .venv before running any terminal commands**
- Use `source .venv/bin/activate` (Linux/macOS) or `.venv\Scripts\activate` (Windows)
- Never run Python commands or install packages without the virtual environment activated
- All pip installs, python executions, and package management must be done within the .venv
### Project Cleanliness
- **Keep the project structure clean and organized**
- After creating new files, verify they are actually needed and remove unnecessary ones
- Do not create duplicate files in subdirectories
- **NEVER create copies of existing files in subdirectories**
- Before creating a new file, check if a similar file already exists
- Remove temporary files, unused imports, and dead code regularly
- Maintain a minimal and focused project structure
### File Management Rules
- **Check for existing files before creating new ones**
- Use existing files and extend them rather than creating duplicates
- If a file needs to be moved, use proper refactoring instead of copying
- Remove any files that become obsolete after refactoring
- Keep related functionality in the same file when appropriate
### Code Structure
```
├── src/ # Source code
│ ├── mcp_server/ # Main MCP server implementation
│ ├── agents/ # AutoGen agent implementations
│ │ ├── moderator.py # Moderator agent
│ │ ├── base_agent.py # Base class for specialized agents
│ │ └── specialized/ # Specialized agent implementations
│ ├── config/ # Configuration management
│ ├── utils/ # Utility functions
│ ├── web_ui/ # Web UI for configuration management
│ │ ├── api/ # REST API endpoints
│ │ ├── static/ # CSS, JS, images
│ │ └── templates/ # HTML templates
│ └── main.py # Entry point
├── config/ # Configuration files
│ ├── example-config.yml # Example configuration
│ └── config.yml # Actual configuration (not in git)
├── tests/ # Test files
│ ├── unit/ # Unit tests
│ └── integration/ # Integration tests
├── logs/ # Log files (not in git)
├── docs/ # Documentation
├── requirements.txt # Python dependencies
├── requirements-dev.txt # Development dependencies
└── .venv/ # Virtual environment
```
### Configuration Format
```yaml
moderator:
name: "AgentModerator"
model: "gpt-4"
system_message: "..."
agents:
- name: "AzureDevOpsAgent"
specialization: "azure_devops"
model: "gpt-4"
mcp_server:
url: "mcp://azure-devops-server"
tools: ["get_work_items", "create_pull_request"]
routing_rules:
- keywords: ["azure", "devops", "pipeline"]
agent: "AzureDevOpsAgent"
```
### Key Technologies
- **Python 3.12+** (3.13+ preferred when available)
- **FastMCP**: Mandatory for the main MCP server implementation
- **AutoGen**: Multi-agent framework
- **MCP SDK**: Model Context Protocol implementation
- **FastAPI**: Modern web framework for Web UI
- **Pydantic**: Configuration validation
- **PyYAML**: Configuration parsing
- **AsyncIO**: Asynchronous operations
- **SQLAlchemy**: Database ORM (for configuration storage)
- **Uvicorn**: ASGI server
### Development Phases
1. **Phase 1**: Basic MCP server + single specialized agent
2. **Phase 2**: Moderator agent + routing logic
3. **Phase 3**: Configuration system + multiple agents
4. **Phase 4**: Error handling + monitoring
5. **Phase 5**: Plugin system + hot-reload
### Testing Strategy
- Unit tests for each component
- Integration tests for agent communication
- Configuration validation tests
- End-to-end tests with real MCP clients
- Performance tests for multi-agent scenarios
### Error Handling
- Graceful degradation when agents/servers unavailable
- Timeout handling for long-running operations
- Fallback strategies in configuration
- Comprehensive logging and monitoring
### Performance Considerations
- Async/await for non-blocking operations
- Connection pooling for MCP servers
- Request caching where appropriate
- Token usage optimization
## Implementation Notes
### Agent Factory Pattern
Use factory pattern to create agents from configuration:
```python
class AgentFactory:
@staticmethod
def create_agent(config: AgentConfig) -> BaseAgent:
# Create agent based on configuration
```
### MCP Server Registry
Maintain registry of available MCP servers:
```python
class MCPServerRegistry:
def register_server(self, name: str, server: MCPServer):
# Register MCP server
def get_server(self, name: str) -> MCPServer:
# Get MCP server by name
```
### Configuration Hot-Reload
Implement configuration reload without restart:
```python
class ConfigManager:
def reload_config(self):
# Reload configuration and update agents
```
## Security Considerations
- Validate all configuration inputs
- Sanitize requests between agents
- Implement proper authentication for MCP servers
- Log all agent interactions for audit
## Monitoring & Observability
- Request tracing across agent boundaries
- Performance metrics collection
- Error rate monitoring
- Token usage tracking
## Future Enhancements
- Web UI for configuration management
- Agent performance analytics
- Dynamic agent scaling
- Advanced routing algorithms
- Integration with more MCP servers

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@@ -1,34 +0,0 @@
# Changelog
Alle bemerkenswerten Änderungen an diesem Projekt werden in dieser Datei dokumentiert.
Das Format basiert auf [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.0.0/),
und dieses Projekt folgt [Semantic Versioning](https://semver.org/lang/de/).
## [Unreleased]
### Added
-
### Changed
-
### Deprecated
-
### Removed
-
### Fixed
-
### Security
-
## [1.0.0] - 2026-04-12
### Added
- Initiale Version
[Unreleased]: https://github.com/Konnos/Autogen-MCP-Server/compare/v1.0.0...HEAD
[1.0.0]: https://github.com/Konnos/Autogen-MCP-Server/releases/tag/v1.0.0

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@@ -1,46 +0,0 @@
# Contribution Guidelines
Vielen Dank dafür, dass Sie zu diesem Projekt beitragen möchten!
## Wie kann ich beitragen?
### Bugs berichten
- Erstellen Sie ein Issue mit dem Label "bug"
- Beschreiben Sie das Problem so detailliert wie möglich
- Geben Sie Schritte zur Reproduktion an
- Teilen Sie Ihre Umgebung mit (OS, Software-Version, etc.)
### Features vorschlagen
- Erstellen Sie ein Issue mit dem Label "enhancement"
- Beschreiben Sie das Feature und seinen Nutzen
- Geben Sie Beispiele für die Verwendung an
### Code beitragen
1. **Fork** dieses Repository
2. **Clone** Ihren Fork: `git clone <your-fork-url>`
3. **Branch erstellen**: `git checkout -b feature/your-feature`
4. **Änderungen committen**: `git commit -m 'Add some feature'`
5. **Push**: `git push origin feature/your-feature`
6. **Pull Request** erstellen
## Code-Stil
- Folgen Sie den bestehenden Code-Konventionen
- Schreiben Sie aussagekräftige Commit-Messages
- Dokumentieren Sie Ihre Änderungen
## Pull Request Prozess
1. Update die Dokumentation wenn nötig
2. Sorgen Sie dafür, dass Tests bestehen (sofern vorhanden)
3. Erstellen Sie einen PR mit klarer Beschreibung
4. Warten Sie auf Review
## Lizenz
Durch das Einreichen von Beiträgen erklären Sie sich damit einverstanden, dass diese unter derselben Lizenz wie das Projekt lizenziert sind.
## Fragen?
Erstellen Sie ein Issue oder kontaktieren Sie die Maintainer.

187
README.md
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@@ -1,35 +1,184 @@
# Autogen-MCP-Server
Ein MCP Server, der eine Gruppe von LLM und MCP Servern koppelt für verteilte Agenten-Kommunikation.
Ein hierarchisches MCP-System mit AutoGen Multi-Agent-Architektur für die Koordination spezialisierter KI-Agenten.
## Übersicht
## 🎯 Projektziel
Dieser Server implementiert das Model Context Protocol (MCP) und ermöglicht:
- Kommunikation zwischen mehreren LLM-Modellen
- Verteilte Agent-Architektur
- Autogen Integration
Dieses Projekt implementiert einen intelligenten MCP (Model Context Protocol) Server, der als Einstiegspunkt für ein System aus spezialisierten KI-Agenten fungiert. Das System ermöglicht es, komplexe Anfragen automatisch an die am besten geeigneten Experten-Agenten zu routen und koordinierte Antworten zu liefern.
## Features
## 🏗️ Architektur
- Multi-LLM Support
- MCP Protocol Implementierung
- Agent-Koordination
- Serverbasierte Infrastruktur
```
MCP Client (AnythingLLM)
Hauptserver (MCP Server)
Moderator-Agent (AutoGen)
Spezialisierte Agenten
Spezialisierte MCP Server
```
## Installation
### Komponenten
- **🚪 Hauptserver**: MCP-konformer Einstiegspunkt für Clients
- **🎭 Moderator-Agent**: Intelligente Koordination und Routing
- **🔧 Spezialisierte Agenten**: Experten für spezifische Domänen (Azure DevOps, Datenbanken, etc.)
- **⚙️ MCP-Server**: Spezialisierte Backend-Services für jeden Agenten
- **📋 Konfigurationssystem**: YAML/JSON-basierte Agenten-Konfiguration
## 🌟 Hauptfeatures
### ✅ Intelligente Anfragerouting
- Automatische Erkennung der passenden Experten-Agenten
- Keyword-basierte und semantische Routing-Regeln
- Fallback-Strategien für unbekannte Anfragen
### ✅ Konfigurierbare Agenten
- YAML/JSON-Konfiguration für alle Agenten
- Plug-and-Play-Architektur für neue Domänen
- Hot-Reload für Konfigurationsänderungen
### ✅ Enterprise-Ready
- Umfassende Fehlerbehandlung
- Logging und Monitoring
- Skalierbare Architektur
- Sicherheitsfeatures
## 🚀 Anwendungsfall
**Beispiel-Workflow:**
1. Benutzer stellt Frage zu Azure DevOps in AnythingLLM
2. AnythingLLM sendet Anfrage an unseren MCP Server
3. Moderator-Agent analysiert die Anfrage
4. Azure DevOps-Spezialist wird aktiviert
5. Spezialist nutzt Azure DevOps MCP Server für Informationen
6. Antwort wird über die Kette zurück an den Benutzer geliefert
## 📝 Konfigurationsbeispiel
```yaml
# autogen-config.yml
moderator:
name: "AgentModerator"
model: "gpt-4"
system_message: "Du koordinierst spezialisierte Agenten..."
agents:
- name: "AzureDevOpsAgent"
specialization: "azure_devops"
model: "gpt-4"
mcp_server:
url: "mcp://azure-devops-server"
tools: ["get_work_items", "create_pull_request"]
- name: "DatabaseAgent"
specialization: "database"
model: "gpt-3.5-turbo"
mcp_server:
url: "mcp://database-server"
tools: ["query_db", "get_schema"]
routing_rules:
- keywords: ["azure", "devops", "pipeline", "build"]
agent: "AzureDevOpsAgent"
- keywords: ["database", "sql", "query", "table"]
agent: "DatabaseAgent"
```
## 🛠️ Technologie-Stack
- **Python 3.13+**
- **AutoGen**: Multi-Agent Framework
- **MCP SDK**: Model Context Protocol
- **Pydantic**: Konfigurationsvalidierung
- **PyYAML**: Konfigurationsparsing
- **AsyncIO**: Asynchrone Operationen
## 🎯 Entwicklungsphasen
### Phase 1: MVP (Minimum Viable Product)
- [x] Grundlegende MCP Server Implementierung
- [x] Einfacher Spezialist-Agent (Azure DevOps)
- [x] Basis-Konfigurationssystem
### Phase 2: Moderator-System
- [ ] Moderator-Agent Implementierung
- [ ] Intelligente Anfragerouting
- [ ] Multi-Agent-Koordination
### Phase 3: Erweiterte Konfiguration
- [ ] Vollständiges YAML/JSON-Konfigurationssystem
- [ ] Mehrere spezialisierte Agenten
- [ ] Hot-Reload-Funktionalität
### Phase 4: Enterprise-Features
- [ ] Umfassende Fehlerbehandlung
- [ ] Logging und Monitoring
- [ ] Performance-Optimierungen
### Phase 5: Erweiterungen
- [ ] Plugin-System für neue Agenten
- [ ] Web-UI für Konfiguration
- [ ] Analytics und Metriken
## 🔧 Installation & Setup
```bash
# Repository klonen
git clone https://github.com/KonnosPB/Autogen-MCP-Server.git
cd Autogen-MCP-Server
# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt
# Konfiguration anpassen
cp config/example-config.yml config/config.yml
# config.yml bearbeiten...
# Server starten
python src/main.py
```
## Verwendung
## 📊 Vorteile
```bash
python server.py
```
### Für Entwickler
- **Modulare Architektur**: Einfache Erweiterung um neue Domänen
- **Konfigurierbar**: Keine Code-Änderungen für neue Agenten
- **Testbar**: Isolierte Komponenten für einfache Tests
Der Server läuft auf dem konfigurierten Port und akzeptiert MCP-Verbindungen.
### Für Unternehmen
- **Skalierbar**: Neue Experten-Domänen ohne Neudeployment
- **Wartbar**: Zentrale Konfiguration
- **Ausfallsicher**: Fallback-Strategien und Fehlerbehandlung
## Konfiguration
### Für Benutzer
- **Intelligent**: Automatische Weiterleitung an die richtige Expertise
- **Schnell**: Direkte Verbindung zu spezialisierten Services
- **Umfassend**: Ein Interface für viele verschiedene Domänen
Siehe `config.yaml` für Konfigurationsoptionen.
## 🤝 Beitragen
Wir freuen uns über Beiträge! Siehe [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) für Details.
## 📄 Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert - siehe [LICENSE](LICENSE) für Details.
## 🌍 Roadmap
- **Q1 2025**: MVP mit Azure DevOps Integration
- **Q2 2025**: Mehrere spezialisierte Agenten
- **Q3 2025**: Enterprise-Features und Monitoring
- **Q4 2025**: Plugin-System und Web-UI
## 📞 Support
- **Issues**: GitHub Issues für Bugs und Feature-Requests
- **Diskussionen**: GitHub Discussions für Fragen und Ideen
- **Dokumentation**: [Wiki](https://github.com/KonnosPB/Autogen-MCP-Server/wiki)
---
*Dieses Projekt kombiniert die Kraft von AutoGen Multi-Agent-Systemen mit der Flexibilität des Model Context Protocol für eine neue Generation intelligenter Assistenten.*

143
config/example-config.yml Normal file
View File

@@ -0,0 +1,143 @@
# Beispiel-Konfiguration für Autogen-MCP-Server
# Kopiere diese Datei zu config.yml und passe sie an
# Moderator Agent Konfiguration
moderator:
name: "AgentModerator"
model: "gpt-4"
system_message: |
Du bist ein intelligenter Moderator-Agent, der Anfragen an spezialisierte Agenten weiterleitet.
Analysiere die Anfrage und bestimme den besten Spezialisten für die Aufgabe.
Koordiniere die Kommunikation zwischen den Agenten und formatiere die finale Antwort.
# Modell-spezifische Konfiguration
model_config:
temperature: 0.7
max_tokens: 1000
timeout: 30
# Spezialisierte Agenten
agents:
- name: "AzureDevOpsAgent"
specialization: "azure_devops"
description: "Spezialist für Azure DevOps, Build-Pipelines und Deployment"
model: "gpt-4"
system_message: |
Du bist ein Azure DevOps Spezialist. Du hilfst bei:
- Work Items und Backlogs
- Build und Release Pipelines
- Git Repositories und Pull Requests
- Deployment Strategien
# MCP Server Verbindung
mcp_server:
url: "mcp://localhost:8001/azure-devops"
timeout: 60
tools:
- "get_work_items"
- "create_pull_request"
- "get_build_status"
- "trigger_pipeline"
model_config:
temperature: 0.3
max_tokens: 1500
- name: "DatabaseAgent"
specialization: "database"
description: "Spezialist für Datenbank-Operationen und SQL"
model: "gpt-3.5-turbo"
system_message: |
Du bist ein Datenbank-Spezialist. Du hilfst bei:
- SQL Queries und Optimierung
- Datenbank Design und Schema
- Performance-Analyse
- Backup und Recovery
mcp_server:
url: "mcp://localhost:8002/database"
timeout: 45
tools:
- "query_database"
- "get_schema"
- "analyze_performance"
- "backup_database"
model_config:
temperature: 0.2
max_tokens: 1200
# Routing-Regeln für automatische Agent-Auswahl
routing_rules:
- keywords: ["azure", "devops", "pipeline", "build", "deployment", "pull request", "work item"]
agent: "AzureDevOpsAgent"
confidence: 0.8
- keywords: ["database", "sql", "query", "schema", "table", "performance", "backup"]
agent: "DatabaseAgent"
confidence: 0.8
- keywords: ["datenbank", "abfrage", "tabelle", "schema"]
agent: "DatabaseAgent"
confidence: 0.7
# Fallback-Strategien
fallback:
default_agent: "moderator" # Wenn kein spezieller Agent gefunden wird
timeout_seconds: 120
retry_attempts: 3
# Wenn ein Agent nicht verfügbar ist
unavailable_strategy: "fallback_to_moderator"
# Fehlerbehandlung
error_responses:
agent_timeout: "Entschuldigung, der angefragte Service ist momentan nicht verfügbar."
mcp_server_error: "Es gab einen Fehler beim Zugriff auf die Backend-Services."
general_error: "Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten. Bitte versuchen Sie es später erneut."
# Logging-Konfiguration
logging:
level: "INFO"
format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
file: "logs/autogen-mcp-server.log"
max_file_size: "10MB"
backup_count: 5
# Spezielle Logger
loggers:
agents: "DEBUG"
mcp_server: "INFO"
config: "WARNING"
# Web UI Konfiguration (optional)
web_ui:
enabled: true
host: "localhost"
port: 8000
debug: false
# Sicherheit
secret_key: "your-secret-key-here" # Ändern Sie dies in Produktion!
# Authentifizierung (optional)
auth:
enabled: false
username: "admin"
password: "password" # Ändern Sie dies in Produktion!
# Performance-Einstellungen
performance:
# Maximale gleichzeitige Anfragen
max_concurrent_requests: 10
# Caching
cache:
enabled: true
ttl_seconds: 300
max_size: 1000
# Connection Pooling für MCP Server
mcp_connection_pool:
max_connections: 5
timeout: 30

27
logs/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,27 @@
# Logs Directory
This directory contains log files for the Autogen-MCP-Server.
## Log Files
- `autogen-mcp-server.log` - Main application log
- `agents.log` - Agent-specific logs
- `mcp-server.log` - MCP server communication logs
- `web-ui.log` - Web UI access and error logs
## Log Rotation
Log files are automatically rotated when they reach 10MB in size.
Up to 5 backup files are kept.
## Log Levels
- `DEBUG` - Detailed diagnostic information
- `INFO` - General information about system operation
- `WARNING` - Warning messages about potential issues
- `ERROR` - Error messages about failures
- `CRITICAL` - Critical error messages
## Configuration
Log configuration can be adjusted in `config/config.yml` under the `logging` section.

21
requirements-dev.txt Normal file
View File

@@ -0,0 +1,21 @@
# Development Requirements - zusätzlich zu requirements.txt
# Code Quality
pre-commit>=3.5.0
bandit>=1.7.5
# Testing
pytest-xdist>=3.3.0 # Parallel testing
pytest-mock>=3.12.0
httpx>=0.25.0 # For testing FastAPI endpoints
# Development Tools
ipython>=8.16.0
jupyter>=1.0.0
# Documentation
mkdocs-mermaid2-plugin>=1.1.0
# Type Checking
types-PyYAML>=6.0.0
types-requests>=2.31.0

47
requirements.txt Normal file
View File

@@ -0,0 +1,47 @@
# Requirements for Autogen-MCP-Server
# Core MCP and AutoGen
mcp>=1.0.0
autogen-agentchat>=0.2.0
# Configuration and Validation
pydantic>=2.5.0
pydantic-settings>=2.1.0
PyYAML>=6.0.1
# Async and Networking
aiohttp>=3.9.0
asyncio-mqtt>=0.16.0
# Web UI Framework (FastAPI chosen for modern async support)
fastapi>=0.104.0
uvicorn[standard]>=0.24.0
jinja2>=3.1.0
# Database (for configuration storage if needed)
sqlalchemy>=2.0.0
alembic>=1.12.0
# Logging and Monitoring
structlog>=23.2.0
prometheus-client>=0.19.0
# Security
python-jose[cryptography]>=3.3.0
passlib[bcrypt]>=1.7.4
# Development and Testing
pytest>=7.4.0
pytest-asyncio>=0.21.0
pytest-cov>=4.1.0
black>=23.9.0
ruff>=0.1.0
mypy>=1.7.0
# Documentation
mkdocs>=1.5.0
mkdocs-material>=9.4.0
# Optional: For advanced features
redis>=5.0.0 # For caching and session management
celery>=5.3.0 # For background tasks

3
src/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Autogen-MCP-Server: A hierarchical MCP system with AutoGen multi-agent architecture.
"""

3
src/agents/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
AutoGen agents implementation - Moderator and specialized agents.
"""

View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Specialized agents for different domains (Azure DevOps, Database, etc.).
"""

3
src/config/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Configuration management - YAML/JSON parsing and validation.
"""

View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
MCP Server implementation - Entry point for MCP-capable clients.
"""

3
src/utils/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Utility functions - Logging, helpers, and shared functionality.
"""

3
src/web_ui/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Web UI for configuration management - Flask/FastAPI based interface.
"""

View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Web UI API endpoints - REST API for configuration management.
"""

View File

@@ -0,0 +1,53 @@
<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Autogen-MCP-Server - Konfiguration</title>
<style>
body {
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif;
margin: 0;
padding: 20px;
background-color: #f5f5f5;
}
.container {
max-width: 1200px;
margin: 0 auto;
background: white;
padding: 30px;
border-radius: 8px;
box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
}
h1 {
color: #333;
text-align: center;
margin-bottom: 30px;
}
.coming-soon {
text-align: center;
color: #666;
font-size: 18px;
padding: 40px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>🚀 Autogen-MCP-Server Web UI</h1>
<div class="coming-soon">
<h2>🔧 Konfiguration Interface</h2>
<p>Die Web-basierte Konfigurationsoberfläche befindet sich in Entwicklung.</p>
<p>Features in Planung:</p>
<ul style="text-align: left; display: inline-block;">
<li>📝 Agent-Konfiguration bearbeiten</li>
<li>🔍 Live-Monitoring der Agenten</li>
<li>📊 Performance-Metriken</li>
<li>🔄 Hot-Reload von Konfigurationen</li>
<li>📋 Routing-Regeln verwalten</li>
<li>🔐 Sicherheitseinstellungen</li>
</ul>
</div>
</div>
</body>
</html>

View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Integration tests for component interactions.
"""

3
tests/unit/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,3 @@
"""
Unit tests for individual components.
"""