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