MCP Agent TypeScript Port

概览

MCP（Model Context Protocol）Agent TypeScript 端口是MCP Agent系统的健壮且类型安全的实现。它提供了一个灵活的框架，用于构建具有高级工作流管理、日志记录和执行能力的智能上下文感知代理。

这是 lastmile-ai 的原始 MCP Agent 框架 的 TypeScript 版本。

功能特点

• 🚀 模块化架构

  • 全面的 TypeScript 实现
  • 灵活可扩展的设计
  • 类型安全的接口

• 📊 高级工作流管理

  • 基于步骤的工作流执行
  • 并发任务处理
  • 详细的上下文跟踪

• 🔍 强大的日志系统

  • 可配置的日志级别
  • 富含上下文的日志记录
  • 日志导出功能

• 🧰 灵活的执行器

  • 任务队列
  • 超时处理
  • 并发任务管理

• 🖥️ CLI 支持

  • 命令行界面
  • 简单的代理管理

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 MCP Agent TypeScript Port：

npx -y @smithery/cli install @waldzellai/mcp-agent-ts --client claude

手动安装

npm install @waldzell/mcp-agent-ts

快速开始

创建工作流

import { BaseWorkflow } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

class MyDataProcessingWorkflow extends BaseWorkflow {
  constructor() {
    super('my-workflow', 'Data Processing');

    this.addStep({
      id: 'extract',
      name: 'Data Extraction',
      execute: async (context) => {
        // Implement data extraction logic
        return { data: ['item1', 'item2'] };
      }
    });

    this.addStep({
      id: 'transform',
      name: 'Data Transformation',
      execute: async (context) => {
        // Implement data transformation logic
        return { transformedData: ['ITEM1', 'ITEM2'] };
      }
    });
  }
}

async function runWorkflow() {
  const workflow = new MyDataProcessingWorkflow();
  const results = await workflow.execute();
  console.log(results);
}

日志记录

import { debug, info, warn, error } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

// Log with different levels
debug('Debugging information', { userId: 123 });
info('System started');
warn('Potential issue detected');
error('Critical error occurred');

CLI 使用

# Start the MCP Agent
npx mcp-agent start

# List available tools
npx mcp-agent list-tools

# Set log level
npx mcp-agent log-level debug

执行器使用

import { BaseExecutor, Task } from '@waldzell/mcp-agent-ts';

const executor = new BaseExecutor({ 
  maxConcurrentTasks: 3,
  timeout: 60000 // 1-minute timeout
});

const task: Task = {
  id: 'example-task',
  name: 'Sample Task',
  execute: async () => {
    // Task implementation
    return 'Task completed';
  }
};

await executor.enqueueTask(task);

配置

可以通过以下方式配置 MCP Agent：

• 环境变量
• 配置文件
• 编程配置

开发状态

🚧 早期开发阶段 🚧

这是一个早期阶段的移植版本，尚未完全具备所有功能。欢迎贡献和反馈！

原始项目

原始 MCP Agent: lastmile-ai/mcp-agent

贡献

1. 分叉仓库
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 发起 Pull Request

许可证

此项目遵循原始 MCP Agent 项目的许可证，可在 这里 查找。

致谢

特别感谢原始 MCP Agent 开发者创建了这个创新的 AI 代理开发框架。