Agent MCP

Agent MCP 总结性介绍

Agent MCP 是一个利用 MCP (Model Context Protocol) 协议构建多 Agent 系统的框架，旨在实现协同、高效的 AI 协作。它通过以下几个核心概念来实现：

• MCD (Main Context Document): 应用程序的单一信息来源，包含系统架构、UI/UX 设计、API 路由、数据模型、实现细节和任务分解。
• Admin Agent (管理员 Agent): 协调其他 Agent、分配任务、维护项目总体方向。
• Worker Agents (工作 Agent): 专门执行特定任务的 Agent (例如，前端、后端、数据建模)。
• MCP Server (MCP 服务): 提供 Agent 之间通信和数据共享的基础设施。
• Dashboard (仪表盘): 提供 Agent 活动、任务状态、依赖关系和文件操作的可视化界面。

核心思想:

1. 清晰的项目规划: 使用 MCD 作为蓝图，确保所有 Agent 对项目有统一的理解。
2. 分工协作: 将项目分解为多个任务，分配给不同的 Worker Agent 并行执行。
3. 知识共享: 通过 MCP 服务，Agent 可以共享上下文和知识，减少重复工作和冲突。
4. 中心化记忆系统: 采用项目 RAG 和知识库，帮助 Agent 访问相关项目知识，节省 tokens 并提高响应质量。

Agent MCP 的使用场景

Agent MCP 适用于需要多个 AI Agent 协同完成复杂任务的场景，特别是软件开发领域。具体来说，它可以用于：

• 从零开始构建新的应用程序: 将应用程序分解为多个模块 (前端、后端、数据库等)，由不同的 Agent 负责开发。
• 重构现有代码库: 使用 Agent 分析和改进代码质量、添加新功能、修复 Bug。
• 自动化重复性任务: 例如，生成 API 文档、测试代码、部署应用程序。
• 复杂的项目管理: Admin Agent 可以创建，分配，追踪各种agent的工作，实现复杂的项目管理。

总结： Agent MCP 旨在简化多 Agent 系统的创建和管理，通过清晰的架构设计和强大的协作能力，提高 AI 驱动的应用程序开发效率。