MCPエージェントは、ReWOOパターンに基づいたフレームワークを実装し、MCPサーバーとの効率的なインタラクションを可能にし、トークンの使用を削減し、さまざまなサイズの言語モデルの推論プロセスを最適化します。
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作成者：
Apr 28 2025
フィーチャー
mcp-agentとは？
このプロジェクトは、ツールフィルタリング、プラン生成、検証、実行などの一連のノードを通じて推論し、行動するLangGraphベースのエージェントを開発します。効率的にMCPサーバーを活用するために、証拠をあらかじめ定義し、プロンプトの複雑さを減らすReWOOパターンを採用しています。システムは複数のLLMプロバイダーをサポートし、動的プラン修正をサポートしており、ツールフィルタリング、計画、検証、証拠処理のモジュールを備え、最小限のトークン消費と多様な推論タスク全体にわたる最適化されたパフォーマンスを確保します。
誰がmcp-agentを使うの？
- AI研究者
- MCPプロトコルを利用する開発者
- MCP駆動の自動化を統合する組織
mcp-agentの使い方は？
- ステップ1：GitHubからリポジトリをクローンします
- ステップ2：仮想環境を設定し、依存関係をインストールします
- ステップ3：環境変数とMCPサーバーの設定を構成します
- ステップ4：main.pyスクリプトを実行してエージェントを開始します
- ステップ5：/chatエンドポイントを介してメッセージを送信し、応答を受け取ります
mcp-agentの主な特長・利点
コア機能
- ツールフィルタリング
- プラン生成と検証
- ツール実行
- 証拠処理
- 最終回答の合成
利点
- MCPの効率的な活用
- トークン消費の削減
- 動的プラン修正
- 複数のLLMプロバイダーとの互換性
- 最適化された推論ワークフロー
mcp-agentの主な使用ケース・アプリケーション
- 自動推論と意思決定
- MCPサーバーリソースの管理
- インテリジェントエージェントワークフローの自動化
mcp-agentのFAQs
開発者
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