这个仓库是关于如何创建/使用代理式人工智能系统
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mcp_sever.cpp\用于创建 MCP 服务器
首先启动MCP服务器：python mcp_server.py（注：原文中的“mcp_sever.cpp”应为笔误，正确的文件扩展名如果是Python脚本应为“.py”，且“sever”应为“server”，因此这里做了相应修正）
- 智能代理AI系统包含四个不同的子系统：
a. langgraph_crewai_mcp_a2a_openai_api.py: （翻译为）：a. langgraph_crewai_mcp_a2a_openai_api.py 文件： 使用LangGraph + CrewAI、MCP、A2A与OpenAI API的代理式AI系统
b. langgraph_crewai_mcp_a2a_local_mistral.py: （可翻译为）：langgraph_crewai_mcp_a2a_本地_mistral.py: （注：这里的“local”根据上下文可能指的是“本地运行”或“本地环境”，但具体翻译可能需要根据实际应用场景调整） 使用LangGraph + CrewAI、MCP、A2A与本地Ollama的Mistral的代理型AI系统
c. adk_mcp_a2a_openai_api.py：（文件名可译为）ADK MCP A2A OpenAI API 模块文件（或根据具体上下文简化为“ADK MCP A2A OpenAI API 文件”） 使用ADK、MCP、A2A和OpenAI API的代理型AI系统
d. adk_mcp_a2a_local_mistral.py（文件名可翻译为）：adk_mcp_a2a本地mistral脚本/程序 使用ADK、MCP、A2A以及来自Ollama的本地Mistral的代理型AI系统
3: 如何运行每个系统： Python “每个代理型人工智能系统文件名”，例如 运行 Python 脚本 langgraph_crewai_mcp_a2a_openai_api.py