MCP代理服务器

Name: MCP代理服务器
Author: fkesheh

作者：fkesheh5 星标更新：2025-08-14

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MCP Agent Server

一个模型上下文协议（MCP）中心，无缝连接AI客户端与智能代理，实现跨多个AI生态系统强大的跨平台通信。

概述

MCP Agent Server 在 MCP 兼容客户端（如 Claude Desktop、VS Code、Cursor 等）和专用AI代理之间建立桥梁。它使您能够：

创建并配置具有不同能力的多个专用代理
将这些代理连接到您的MCP客户端
组合代理以创建主代理，用于复杂的工作流程
使用高级功能构建AI应用程序

该项目利用了 mcp-ai-agent 框架来简化代理的创建和管理。

特性

多代理支持：创建和管理不同的专用代理
代理组合：将专用代理组合成主代理
自定义工具集成：创建自己的工具或使用现有的MCP服务器
预配置服务器：轻松访问流行的MCP服务器，如顺序思维、勇敢搜索和记忆
AI SDK集成：支持17个以上的LLM提供商，包括OpenAI、Anthropic、Google（生成式AI及Vertex）、Amazon Bedrock、Azure、Cohere、Mistral、Fireworks、Groq、Perplexity、Together AI、xAI、DeepSeek、Cerebras、DeepInfra和Replicate通过Vercel AI SDK v5

前提条件

安装Node.js（v16+）
所选AI模型提供商的API密钥（OpenAI、Anthropic、Google等）
使用特定MCP服务器所需的任何API密钥

安装

选项1：使用npx（推荐）

您可以直接使用npx运行MCP Agent Server，无需安装：

# 使用默认配置启动服务器
npx mcp-agent-server

# 使用自定义配置启动
npx mcp-agent-server --config my-config.json

# 测试代理
npx mcp-agent-server test-agent --name "顺序思考者" --prompt "2+2等于多少？"

选项2：全局安装

全局安装以便在任何地方使用mcp-agent-server命令：

npm install -g mcp-agent-server

# 然后使用它
mcp-agent-server --config my-config.json

选项3：本地开发

克隆仓库：

git clone <repository-url>
cd mcp-agent-server

安装依赖项：
```
npm install
```
构建项目：
```
npm run build
```

配置

配置您的代理

MCP Agent Server现在使用基于JSON的配置进行更简单的管理和部署。您可以在项目根目录中创建一个名为my-agents-config.json的个性化代理配置文件。如果存在，服务器会自动检测并使用此文件。

要创建自定义配置：

在项目根目录中创建一个名为my-agents-config.json的新文件
使用JSON格式定义您的代理及其工具、模型和配置
服务器将自动加载并使用您的配置

JSON配置模式

这是一个自定义代理配置的例子：

{
  "version": "1.0.0",
  "agents": [
    {
      "name": "代码上下文代理",
      "description": "使用此代理分析和理解项目中的代码",
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "model": "claude-3-5-haiku-20241022"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "prebuilt": "sequentialThinking"
        },
        {
          "mcpServers": {
            "codeContext": {
              "command": "node",
              "args": ["/path/to/code-context-mcp/dist/index.js"]
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "name": "网络搜索代理",
      "description": "使用此代理搜索网络",
      "systemPrompt": "优先使用勇敢搜索来搜索网络信息。",
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "model": "claude-3-5-haiku-20241022"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "prebuilt": "sequentialThinking"
        },
        {
          "prebuilt": "braveSearch"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "主代理",
      "description": "可以管理其他代理的代理",
      "model": {
        "provider": "openai",
        "model": "gpt-4o-mini"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "agentRef": "代码上下文代理"
        },
        {
          "agentRef": "网络搜索代理"
        }
      ]
    }
  ]
}

配置选项

模型配置

provider：使用的AI提供商。支持的提供商包括：
- "openai" - OpenAI模型（GPT-4、GPT-4o等）
- "anthropic" - Anthropic Claude模型
- "google" - Google生成式AI（Gemini模型）
- "vertex" - Google Vertex AI
- "bedrock" - Amazon Bedrock
- "azure" - Azure OpenAI服务
- "cohere" - Cohere模型
- "mistral" - Mistral AI模型
- "fireworks" - Fireworks AI
- "groq" - Groq（超快速推理）
- "perplexity" - Perplexity AI
- "togetherai" - Together AI
- "xai" - xAI（Grok模型）
- "deepseek" - DeepSeek模型
- "cerebras" - Cerebras推理
- "deepinfra" - DeepInfra
- "replicate" - Replicate（开源模型）
model：具体的模型名称（例如，"gpt-4o-mini"，"claude-3-5-haiku-20241022"，"gemini-2.0-flash-exp"）
apiKey：（可选）提供商的API密钥。也可以通过环境变量设置

工具配置类型

预构建服务器（推荐）：
```
{
  "prebuilt": "sequentialThinking"
}
```
可用的预构建服务器：sequentialThinking，memory，braveSearch，firecrawlMcp，fetch，awsKbRetrieval，everart，fileSystem，sqlite

自定义MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "serverName": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

代理引用（用于主代理）：
```
{
  "agentRef": "其他代理名称"
}
```
导入代理（用于使用外部代理文件）：
```
{
  "type": "import",
  "importPath": "/path/to/your/agent-file.js",
  "exportName": "createResearchAgent",
  "factoryArgs": {
    "modelProvider": "anthropic",
    "modelName": "claude-3-5-haiku-20241022",
    "includeMemory": true
  }
}
```
这允许您从使用mcp-ai-agent库创建的TypeScript/JavaScript文件中导入代理。导入的文件可以导出：
- 预配置的代理实例
- 创建代理的工厂函数（可选参数）
- 复杂初始化的异步工厂函数

选择性代理暴露

您可以控制哪些代理暴露给MCP客户端，使用每个代理上的expose布尔字段。这在您想要有仅内部使用的辅助代理时非常有用：

{
  "version": "1.0.0",
  "agents": [
    {
      "name": "网络搜索助手",
      "description": "内部网络搜索能力",
      "model": { "provider": "openai", "model": "gpt-4o-mini" },
      "toolsConfigs": [{ "prebuilt": "braveSearch" }],
      "expose": false
    },
    {
      "name": "主助理",
      "description": "带有网络搜索功能的面向公众的助理",
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "model": "claude-3-5-haiku-20241022"
      },
      "toolsConfigs": [
        { "prebuilt": "sequentialThinking" },
        { "agentRef": "网络搜索助手" }
      ],
      "expose": true
    }
  ]
}

expose: true（默认）：代理作为工具在MCP客户端可用
expose: false：代理仅对其他代理内部可用

指定配置文件

您可以使用--config参数指定自定义配置文件：

# 使用CLI
npm run test-agent -- --config="path/to/config.json" --name="代理名称" --prompt="测试提示"

# 启动服务器时（支持多种格式）
node dist/index.js --config=path/to/config.json
node dist/index.js -c path/to/config.json
node dist/index.js --config path/to/config.json

您可以根据需要添加尽可能多的专用代理，例如：

代码分析代理
开发环境代理
知识库代理（Obsidian等）
项目管理代理（Jira等）
Google Drive/Workspace代理
网络搜索代理
设计工具代理（Figma等）

重要：在创建或更新自定义配置后，请记住：

运行npm run build以重新构建项目

重启您的MCP客户端以应用更改

默认配置

服务器自带默认的agents-config.json，其中包括：

顺序思维代理：用于解决复杂问题
勇敢搜索代理：用于网络搜索
记忆代理：用于存储和检索信息
主代理：结合多个代理

重要：在更改代理配置后，请记住：

运行npm run build以重新构建项目

重启您的Claude客户端以应用更改

在Windows上，您可能需要使用任务管理器（Ctrl+Alt+Del）完全关闭Claude，因为它可能会在后台继续运行

示例代理配置

{
  "version": "1.0.0",
  "agents": [
    {
      "name": "顺序思考者",
      "description": "使用此代理进行顺序思考并解决复杂问题",
      "model": {
        "provider": "openai",
        "model": "gpt-4o-mini"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "mcpServers": {
            "sequentialThinking": {
              "command": "npx",
              "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Claude助手",
      "description": "使用Claude功能的强大AI助手",
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "model": "claude-3-5-sonnet-20241022"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "mcpServers": {
            "memory": {
              "command": "npx",
              "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "name": "主代理",
      "description": "可以管理其他代理的代理",
      "model": {
        "provider": "openai",
        "model": "gpt-4o-mini"
      },
      "toolsConfigs": [
        {
          "agentRef": "顺序思考者"
        },
        {
          "agentRef": "记忆代理"
        },
        {
          "agentRef": "勇敢搜索代理"
        }
      ]
    }
  ]
}

注意：mcp-ai-agent框架通过AI SDK支持各种AI模型。您可以使用来自OpenAI、Anthropic、Google生成式AI、Mistral、Groq等提供商的模型。查看AI SDK提供商文档以获取完整的支持模型及其功能列表。

连接到MCP客户端

将MCP Agent Server添加到您的MCP客户端配置中：

Claude Desktop

编辑您的claude_desktop_config.json：

使用npx（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-agent-server", "--config", "/path/to/your/config.json"]
    }
  }
}

使用全局安装

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-server": {
      "command": "mcp-agent-server",
      "args": ["--config", "/path/to/your/config.json"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "BRAVE_API_KEY": "your-brave-api-key",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key"
      }
    }
  }
}

使用本地构建

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/full/path/to/mcp-agent-server/dist/index.js",
        "--config",
        "/path/to/your/config.json"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "BRAVE_API_KEY": "your-brave-api-key",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key"
      }
    }
  }
}

重要：在更改claude_desktop_config.json后，请记住：

重启您的Claude客户端以应用更改

在Windows上，您可能需要使用任务管理器（Ctrl+Alt+Del）完全关闭Claude，因为它可能会在后台继续运行

VS Code / Cursor / 其他MCP客户端

按照特定客户端的说明添加MCP服务器，使用：

命令：node
参数：["/full/path/to/mcp-agent-server/dist/index.js"]

使用您的代理

一旦配置完成，您的代理将在MCP客户端中显示为工具。例如，在Claude Desktop中，您可以这样使用它们：

输入/以查看可用工具
选择一个已配置的代理
根据提示提供上下文和具体任务

高级配置

自定义工具

对于自定义功能，您有几个选项：

使用预构建服务器（推荐）：从可用的预构建服务器中选择，如sequentialThinking，memory，braveSearch，fetch等。
创建自定义MCP服务器：构建自己的MCP服务器并集成：

{
  "name": "计算器代理",
  "description": "具有自定义数学运算的计算器代理",
  "model": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4o-mini"
  },
  "toolsConfigs": [
    {
      "mcpServers": {
        "calculator": {
          "command": "node",
          "args": ["/path/to/your/calculator-mcp-server.js"]
        }
      }
    }
  ]
}

混合多个预构建服务器：组合现有服务器以实现复杂功能：

{
  "name": "多功能代理",
  "description": "具有多种功能的代理",
  "model": {
    "provider": "anthropic",
    "model": "claude-3-5-haiku-20241022"
  },
  "toolsConfigs": [
    {
      "prebuilt": "sequentialThinking"
    },
    {
      "prebuilt": "memory"
    },
    {
      "prebuilt": "fetch"
    }
  ]
}

导入外部代理

您可以从外部文件导入代理。参见示例：@fkesheh/mcp-ai-agent-example/exportable-agent.ts

1. 创建代理文件

// my-agent.ts
import { AIAgent, Servers } from "mcp-ai-agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

export const myAgent = new AIAgent({
  name: "我的自定义代理",
  description: "一个自定义代理",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  toolsConfigs: [Servers.sequentialThinking],
});

2. 编译为JavaScript

npx tsc  # 在dist/文件夹中创建my-agent.js

3. 在配置中使用

{
  "type": "import",
  "importPath": "/full/path/to/dist/my-agent.js",
  "exportName": "myAgent"
}

重要：始终使用编译后的.js文件的绝对路径。

使用MCP服务器

mcp-ai-agent框架支持各种MCP服务器：

顺序思维：用于分解复杂问题
记忆：用于持久存储信息
勇敢搜索：用于网络搜索
以及更多...

故障排除

如果代理无法初始化，请检查MCP服务器是否正确配置
对于“npx”命令，确保需要时指定了完整路径
验证所有必需的API密钥是否在环境中可用
检查MCP客户端是否正确配置为使用MCP Agent Server

开发

修改TypeScript文件
使用npm run build重新构建
重启您的M