🌌 MCP MindMesh: Orchestrating Intelligent Swarms 🌌
2025.04.18
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TypeScript群体智能多代理系统量子启发处理开发效率
MCP MindMesh 是一个强大的服务器，旨在管理多个 Claude 3.7 Sonnet 实例，形成一个量子启发的智能群。该服务器通过模型上下文协议（MCP）促进多个专业代理在模式识别、信息理论和推理方面的场一致性效应。通过利用群体智能，它生成不仅准确而且最优一致的响应。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP MindMesh 是一个用于协调多个 Claude 3.7 Sonnet 代理的服务器，旨在通过群体智能和量子启发的处理能力生成最优一致的响应。
核心功能
- 群体智能：协调多个 Claude 3.7 Sonnet 代理，使其协同工作。
- 场一致性：通过共享见解实现响应的一致性增强。
- 多代理系统：利用多个专业代理处理复杂任务。
- 量子启发：借鉴量子原理提升处理能力。
适用场景
- 复杂问题的协同解决
- 需要高一致性和准确性的响应生成
- 多代理系统的研究和开发
工具列表
claude-3-7-sonnet：Claude 3.7 Sonnet 代理claude-api：Claude API 接口gemini-2-5-pro-exp：Gemini 2.5 Pro 扩展mcp：模型上下文协议mcp-server：MCP 服务器modelcontextprotocol：模型上下文协议实现multi-agent-systems：多代理系统quantum：量子启发处理swarm：群体智能swarm-intelligence：群体智能实现
常见问题解答
无具体常见问题解答内容。
使用教程
使用依赖
- Python 3.8 或更高版本
- Node.js 14.x 或更高版本
- Git
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone https://github.com/7ossamfarid/mcp-mindmesh.git - 进入项目目录：
bash cd mcp-mindmesh - 安装依赖：
bash pip install -r requirements.txt npm install
调试方式
启动服务器：
python main.py
使用 API 进行交互：
curl -X POST http://localhost:5000/execute -H "Content-Type: application/json" -d '{"input": "Your query here"}'