MCP Crew AI Server
2025.03.18
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PythonAI 工作流管理多代理系统开发效率
MCP Crew AI Server 是一个基于 Python 的轻量级服务器，旨在运行、管理和创建 CrewAI 工作流。该项目利用模型上下文协议（MCP）与大型语言模型（LLMs）和工具（如 Claude Desktop 或 Cursor IDE）进行通信，使用户能够轻松编排多代理工作流。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP Crew AI Server 是一个用于管理和运行多代理 AI 工作流的轻量级服务器，特别适合开发者和研究人员使用。
核心功能
- 自动配置：自动从 YAML 文件（
agents.yml和tasks.yml）加载代理和任务配置，无需编写自定义代码。 - 命令行灵活性：通过命令行参数（
--agents和--tasks）传递自定义配置文件路径。 - 无缝工作流执行：通过 MCP
run_workflow工具轻松运行预配置的工作流。 - 本地开发：在 STDIO 模式下本地运行服务器，非常适合开发和测试。
适用场景
- 多代理 AI 工作流的编排和管理。
- 本地开发和测试 AI 代理工作流。
- 自动化任务执行和配置管理。
工具列表
- mcp-crew-ai：主服务器工具，用于运行和管理工作流。
- uvx：用于更流畅地执行服务器命令。
常见问题解答
- 如何安装？ 可以通过 PyPI、GitHub 或克隆仓库安装。
- 如何配置？ 使用
agents.yml和tasks.yml文件定义代理和任务。 - 如何运行？ 使用
mcp-crew-ai命令或uvx工具启动服务器。
使用教程
使用依赖
- Python 3.11+
- MCP SDK
- CrewAI
- PyYAML
安装教程
选项 1：从 PyPI 安装（推荐）
pip install mcp-crew-ai
选项 2：从 GitHub 安装
pip install git+https://github.com/adam-paterson/mcp-crew-ai.git
选项 3：克隆并安装
git clone https://github.com/adam-paterson/mcp-crew-ai.git
cd mcp-crew-ai
pip install -e .
调试方式
标准 Python 命令
mcp-crew-ai --agents path/to/agents.yml --tasks path/to/tasks.yml
使用 UV 执行（uvx）
uvx mcp-crew-ai --agents path/to/agents.yml --tasks path/to/tasks.yml
或直接运行服务器：
uvx mcp-crew-ai-server