ACPXMCP-人工智能代理通信平台
一个强大的AI代理通信平台，集成了多个AI框架，以增强代理交互和任务执行。
🚀 技术栈
- Python 3.8+ -核心编程语言
- CrewAI -多代理编排框架
- 烟雾剂 -轻量级代理框架
- MCP（模型上下文协议） -代理通信协议
- 固定API/瓶子 -Web服务器框架（从服务器文件推断）
- 附加依赖项 -如requirements.txt中所述
📋 先决条件
- Python 3.8或更高版本
- pip（Python包安装程序）
- Git
🛠️ 安装和设置
1.克隆存储库
git clone https://github.com/MOHAMMADIBRAHIMKHAN/ACPXMCP.git
cd ACPXMCP2.安装依赖项
从requirements.txt安装所有必需的软件包：
pip install -r requirements.txt3.环境配置
创建一个 .env 在根目录中创建文件并添加配置变量：
# Example .env file
API_KEY=your_api_key_here
DATABASE_URL=your_database_url
# Add other environment variables as needed注： 这 .env 出于安全考虑，Git会忽略该文件。
🏃♂️ 如何跑步
步骤1:启动SmoLAgents服务器
首先，运行SmoLAgents服务器以初始化轻量级代理框架：
python smolagents_server.py这将启动SmoLAgents服务器并准备代理通信基础设施。
步骤2：启动Crew Agent服务器（可选）
如果您需要CrewAI功能，请在单独的终端中运行船员代理服务器：
python crew_agent_server.py步骤3：执行主应用程序
最后，运行主应用程序以获取结果：
python runACPXMCP.py此脚本将：
- 初始化ACPXMCP平台
- 连接到正在运行的代理服务器
- 处理您的查询并返回结果
📁 文件结构
ACPXMCP/
├── crew_agent_server.py # CrewAI agent server implementation
├── smolagents_server.py # SmoLAgents server implementation
├── runACPXMCP.py # Main execution script
├── requirements.txt # Python dependencies
├── .env # Environment variables (not tracked)
├── .gitignore # Git ignore rules
└── README.md # This file🔧 用法
- 启动服务器：从跑步开始
smolagents_server.py初始化代理基础结构 - 可选CrewAI：如果使用CrewAI功能，也运行
crew_agent_server.py - 执行主命令：运行
runACPXMCP.py开始处理并获得答案 - 监视器输出：检查控制台输出的结果和任何错误消息
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📝 备注
- 在执行主脚本之前，确保所有服务器都在运行
- 检查控制台输出是否有任何错误消息或调试信息
- 确保你的
.env文件包含所有必要的配置变量 - 对于生产部署，考虑使用PM2或systemd等流程管理器
🐛 故障排除
- 导入错误：确保所有依赖项都通过安装
pip install -r requirements.txt - 服务器连接问题：确保服务器正在运行并且端口未被阻止
- 环境变量：验证您的
.env文件包含所有必需的变量 - Python版本：确认您使用的是Python 3.8或更高版本
📧 联系
如有疑问或需要支持，请在此存储库上打开问题。
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