Agent Construct
2025.03.18
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PythonAI 工具管理上下文管理开发效率
Agent Construct 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 规范的服务器实现，旨在标准化 AI 应用程序访问工具和上下文的方式。它提供了一个集中式中心，用于管理工具发现、执行和上下文管理，为 AI 模型提供标准化的协议接口。
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Overview
基本能力
产品定位
Agent Construct 是一个 MCP 服务器实现，旨在标准化 AI 应用程序访问工具和上下文的方式。它通过 MCP 规范为 AI 模型提供标准化的工具和数据访问接口。
核心功能
- MCP 协议实现：
- 完全符合 MCP 规范
- 动态工具注册和发现机制
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标准化的通信模式
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服务器架构：
- 基于 FastAPI 的高性能异步服务器
- 通过 Server-Sent Events (SSE) 实现实时更新
- 模块化设计，核心协议处理与工具实现分离
- 可扩展的请求处理程序架构
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基于工具的速率限制
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开发特性：
- 工具装饰器系统
- 全面的日志记录和监控
- 基于环境的配置管理
- 广泛的测试套件
- 支持自定义客户端或框架（如 smolagents）
适用场景
- AI 应用程序的工具发现和执行
- 需要标准化工具和上下文管理的 AI 项目
- 实时更新和事件驱动的 AI 应用
工具列表
- 搜索工具：示例工具，用于通过 Gemini 搜索网络
常见问题解答
- 如何添加新工具：使用工具装饰器系统
- 如何配置速率限制：通过服务器配置文件
- 如何启用认证：设置
ENABLE_AUTH=true环境变量
使用教程
使用依赖
- Python 3.8 或更高版本
- pip 包管理器
安装教程
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克隆仓库：
bash git clone https://github.com/yourusername/agent-construct.git cd agent-construct -
安装依赖：
bash pip install -r requirements.txt -
设置环境变量： 在根目录创建
.env文件，内容如下：SERVER_HOST=localhost SERVER_PORT=8000 MCP_VERSION=1.0 TOOL_DISCOVERY_ENABLED=true ENABLE_AUTH=false -
运行服务器：
bash python -m mcp_server
调试方式
- 检查日志文件以获取错误信息
- 使用测试套件验证协议合规性
- 通过 FastAPI 的交互式文档测试 API 端点