mcp-agent

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Der MCP-Agent implementiert ein auf dem ReWOO-Muster basierendes Framework, das eine effiziente Interaktion mit MCP-Servern ermöglicht, den Tokenverbrauch reduziert und die Denkprozesse für Sprachmodelle unterschiedlicher Größen optimiert.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Apr 28 2025
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Der MCP-Agent implementiert ein auf dem ReWOO-Muster basierendes Framework, das eine effiziente Interaktion mit MCP-Servern ermöglicht, den Tokenverbrauch reduziert und die Denkprozesse für Sprachmodelle unterschiedlicher Größen optimiert.
Hinzugefügt am:
Created by:
Apr 28 2025
Nhahan
Ausgewählt

Was ist mcp-agent?

Dieses Projekt entwickelt einen auf LangGraph basierenden Agenten, der durch eine Reihe von Knoten wie Tool-Filtern, Planerstellung, Validierung und Ausführung nachdenkt und handelt, um MCP-Server effizient zu nutzen. Er verwendet das ReWOO-Muster, um Beweise vorab zu definieren und die Komplexität von Eingabeaufforderungen zu reduzieren. Das System unterstützt mehrere LLM-Anbieter, ermöglicht eine dynamische Plananpassung und verfügt über Module für Tool-Filterung, Planung, Validierung und Beweisverarbeitung, um minimalen Tokenverbrauch und optimierte Leistung bei verschiedenen Denkaufgaben sicherzustellen.

Wer wird mcp-agent verwenden?

  • KI-Forscher
  • Entwickler, die MCP-Protokolle nutzen
  • Organisationen, die MCP-gesteuerte Automatisierung integrieren

Wie verwendet man mcp-agent?

  • Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub
  • Schritt 2: Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein und installieren Sie die Abhängigkeiten
  • Schritt 3: Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen und MCP-Servereinstellungen
  • Schritt 4: Führen Sie das main.py-Skript aus, um den Agenten zu starten
  • Schritt 5: Interagieren Sie über den /chat-Endpunkt, um Nachrichten zu senden und Antworten zu erhalten

Die Kernfunktionen und Vorteile von mcp-agent

Die Hauptfunktionen
  • Tool-Filterung
  • Planerstellung und -validierung
  • Tool-Ausführung
  • Beweisverarbeitung
  • Synthese der endgültigen Antwort
Die Vorteile
  • Effiziente MCP-Nutzung
  • Reduzierter Tokenverbrauch
  • Dynamische Plananpassung
  • Kompatibilität mit mehreren LLM-Anbietern
  • Optimierter Denkworkflow

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von mcp-agent

  • Automatisiertes Denken und Entscheidungsfindung
  • MCP-Serverressourcenverwaltung
  • Automatisierung von intelligenten Agenten-Workflows

FAQs zu mcp-agent

Entwickler

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