JinDaGe - automcp MCP Details

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🚀 自动创建代理适配器指南

本指南将帮助你快速掌握如何使用 AutomCP 自动创建代理适配器，并将其集成到 MCP 客户端中。

🚀 快速开始

要开始使用 AutomCP，请按照以下步骤进行安装：

📦 安装指南

通过pip安装：
```
pip install automcp
```

通过GitHub克隆并运行：

git clone https://github.com/your-repository/automcp.git
cd automcp && python -m pip install .

创建新的代理适配器： 使用以下命令生成新的适配器文件：
```
automcp init new_adapter
```

💻 使用示例

创建新的代理适配器

基本结构

步骤1: 在automcp/adapters/目录下新建一个Python文件，例如framework.py。

步骤2: 按照以下代码模板编写你的适配器：

# automcp/adapters/framework.py
import json
import contextlib
import io
from typing import Any, Callable, Type
from pydantic import BaseModel

def create_framework_adapter(
    agent_instance: Any,
    name: str,
    description: str,
    input_schema: Type[BaseModel],
) -> Callable:
    """创建一个与指定框架兼容的代理适配器"""

    # 获取输入模式中的字段名称及其类型
    schema_fields = input_schema.model_fields

    # 生成函数参数字符串
    params_str = ", ".join(
        f"{field_name}: {field_info.annotation.__name__}"
        for field_name, field_info in schema_fields.items()
    )

    # 生成函数体，用于构造输入模式并调用代理框架的方法
    body_str = f"""def run_agent({params_str}):
        inputs = input_schema({', '.join(f'{name}={name}' for name in schema_fields)})
        with contextlib.redirect_stdout(io.StringIO()):
            result = agent_instance.framework_specific_run(inputs=inputs.model_dump())
        return result.framework_specific_result()
    """

    # 创建命名空间以执行动态代码
    namespace = {
        "input_schema": input_schema,
        "agent_instance": agent_instance,
        "json": json,
        "contextlib": contextlib,
        "io": io,
    }

    # 执行函数定义并获取生成的函数
    exec(body_str, namespace)
    run_agent = namespace["run_agent"]

    # 设置函数的元数据
    run_agent.__name__ = name
    run_agent.__doc__ = description

    return run_agent

示例实现

假设我们正在为一个名为AwesomeFramework的新代理框架创建适配器，代码如下：

# automcp/adapters/awesome_framework.py
from .base import AgentAdapter

class AwesomeFrameworkAdapter(AgentAdapter):
    def __init__(self, agent_instance, name, description, input_schema):
        super().__init__(agent_instance, name, description, input_schema)
        
    def create_adapter(self):
        return self.create_framework_adapter()
    
    @staticmethod
    def create_framework_adapter():
        # 在此处实现具体的适配器逻辑
        pass

与MCP客户端集成

使用示例配置

步骤1: 在项目根目录下创建一个.cursor文件夹。

步骤2: 在.cursor文件夹中添加一个mcp.json文件，内容如下：

{
    "mcpServers": {
        "my-awesome-adapter": {
            "type": "custom",
            "module": "awesome_framework_adapter",
            "class": "AwesomeFrameworkAdapter",
            "init": {
                "agent_instance": "path.to.your.agent.instance",
                "name": "Awesome Framework Adapter",
                "description": "A powerful framework for NLP tasks.",
                "input_schema": "path.to.input.schema.Model"
            }
        }
    }
}

📚 详细文档

注意事项

⚠️ 重要提示

路径规范： 确保所有模块和类的路径正确无误。

依赖管理： 在使用前确保安装了所有必要的依赖项。

错误处理： 在生产环境中建议添加适当的异常捕获机制。

通过以上步骤，你可以轻松地为新的代理框架创建适配器，并将其集成到各种MCP客户端中。

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