MCP Servers Multi-Agent AI Infrastructure
2025.03.19
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TypeScript多智能体系统知识管理工具集成开发调试开发效率内容生成
MCP Servers Multi-Agent AI Infrastructure 是一个全面的多智能体AI基础设施，通过专门的模型上下文协议（MCP）服务器支持多智能体AI群体的协作。该项目提供了一个完整的组件堆栈，用于协调、连接和增强具有各种专门能力的智能体。
核心功能包括语义搜索和检索、多智能体协作与通信、模块化微服务架构、智能体交互的可视化检查和调试，以及可扩展的AI能力工具框架。
适用场景包括构建多智能体系统、知识管理、工具集成以及开发和调试MCP服务器。
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Overview
🌟 基本能力
产品定位
MCP Servers Multi-Agent AI Infrastructure 是一个全面的多智能体AI基础设施，通过专门的模型上下文协议（MCP）服务器支持多智能体AI群体的协作。
核心功能
- 语义搜索和检索通过向量嵌入
- 多智能体协作和通信
- 模块化、基于微服务的架构
- 智能体交互的可视化检查和调试
- 可扩展的AI能力工具框架
适用场景
- 构建多智能体系统
- 知识管理
- 工具集成
- 开发和调试MCP服务器
工具列表
- Inspector：一个交互式仪表板，用于监控、测试和调试MCP服务器。
- 实时连接到任何MCP服务器
- 交互式探索可用工具
- 测试提示和工具调用
- 监控智能体交互
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调试服务器响应和行为
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Qdrant-DB with MCP Integration：使用Qdrant的向量数据库实现，具有完整的MCP服务器集成，支持AI智能体的语义搜索能力。
- 向量嵌入用于语义相似性搜索
- 带有元数据的文档存储
- 用于高级操作的Python客户端
- FastEmbed集成用于高效嵌入
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无缝连接到MCP生态系统
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MCP Docker Network：用于在统一网络中协调和连接MCP服务的基础设施。
- 用于安全服务通信的隔离网络
- 容器编排的管理工具
- 群体内的服务发现
- 简化复杂智能体系统的部署
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
- Docker 和 Docker Compose
- Node.js（用于本地开发）
- Python 3.9+（用于运行客户端和脚本）
安装教程
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克隆仓库：
bash git clone https://github.com/FrankGenGo/mcp-servers.git cd mcp-servers -
设置共享的Docker网络：
bash cd mcp-docker-network ./scripts/manage-network.sh create -
启动Qdrant向量数据库和MCP服务器：
bash cd ../qdrant-db/qdrant_stack docker-compose up -d -
启动Inspector仪表板：
bash cd ../../inspector docker build -t mcp-inspector . docker run -d --name mcp-inspector --network mcp-docker-network -p 5173:5173 -p 3000:3000 mcp-inspector -
访问Inspector仪表板：http://localhost:5173
调试方式
无具体调试命令内容。