线程代理MCP

Name: 线程代理MCP
Author: imgaray

作者：imgaray7 星标更新：2025-05-26

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Strands Agent MCP

这是一个用于执行Strands代理的模型上下文协议（MCP）服务器。该项目提供了一种简单的方法来将Strands代理与Amazon Q和其他兼容MCP的系统集成。

重要提示：此项目目前处于Alpha阶段，尚未发布到PyPI。

概述

Strands Agent MCP是Strands代理框架与模型上下文协议（MCP）之间的桥梁。它允许您：

将Strands代理注册为MCP工具
通过MCP执行Strands代理
根据特定技能查找代理

该项目使用插件架构，使得添加新代理无需修改核心代码变得容易。

安装

注意：此包尚未在PyPI上可用。您需要从源代码安装。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/strands-agent-mcp.git
cd strands-agent-mcp

# 安装包
pip install -e .

使用

启动MCP服务器

strands-agent-mcp

这将启动MCP服务器。

环境变量

服务器支持以下环境变量：

PLUGIN_PATH：自定义查找插件的路径（默认值："."）
PLUGIN_NAMESPACE：自定义插件命名空间前缀（默认值：'sap_mcp_plugin'）

创建代理插件

要创建一个新的代理插件，请创建一个以sap_mcp_plugin_开头的Python包（sap代表Strands代理插件）。您的包应实现一个返回AgentEntry对象列表的build_agents函数：

from typing import List
from boto3 import Session
from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

from strands_agent_mcp.registry import AgentEntry

def build_agents() -> List[AgentEntry]:
    return [
        AgentEntry(
            name="my-agent",
            agent=Agent(
                model=BedrockModel(boto_session=Session(region_name="us-west-2"))
            ),
            skills=["general-knowledge", "coding"]
        )
    ]

与Amazon Q一起使用

一旦MCP服务器运行起来，您可以将其连接到Amazon Q。请参阅Amazon Q文档以获取正确的连接参数。

以下MCP工具将可用：

execute_agent：使用参数agent_name和prompt执行代理
list_agents：列出所有可用代理

架构

该项目由三个主要组件组成：

服务器：暴露代理执行API的MCP服务器
注册表：管理可用代理及其技能的注册表
插件：动态发现的模块，向注册表注册代理

服务器会自动发现所有遵循命名约定的已安装插件，并注册它们的代理。

依赖项

fastmcp>=2.3.4：用于实现MCP服务器
strands-agents>=0.1.1：核心Strands代理框架
strands-agents-builder>=0.1.0：构建Strands代理的工具
strands-agents-tools>=0.1.0：额外的Strands代理工具

开发

此项目使用uv进行依赖管理。要设置开发环境：

克隆仓库
如果还没有安装uv，请安装：pip install uv
创建虚拟环境并安装依赖项：
```
uv venv
uv sync
```

示例插件

仓库中包含一个示例插件（sap_mcp_plugin_simple），演示如何创建和注册一个简单的代理：

from typing import List
from boto3 import Session
from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

from strands_agent_mcp.registry import AgentEntry

def build_agents() -> List[AgentEntry]:
    return [
        AgentEntry(
            name="simple-agent",
            agent=Agent(
                model=BedrockModel(boto_session=Session(region_name="us-west-2"))
            ),
            skills=["general-knowledge"]
        )
    ]

许可证

本项目根据仓库中的LICENSE文件的条款授权。