🚀 多代理系统：A2A&MCP集成POC
POC：为AWS任务集成A2A、MCP和OpenAI代理🖥️✨
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🎥 演示视频
观看演示视频，了解MCP-AWS的实际操作！ 🚀
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🌟 特性
- 🚀 无缝协议集成：演示了代理到代理（A2A）协议与模型上下文协议（MCP）服务器的成功集成，以实现健壮的多代理通信。
- 🧠 利用OpenAI代理SDK：基于强大的OpenAI代理SDK构建，创建能够理解用户提示并对其采取行动的智能代理。
- ☁️ 自动化云管理：通过简单的用户交互实现AWS EC2实例的直接配置和终止，通过MCP展示实用的工具执行。
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🛠️ MCP服务器中的工具
MCP服务器是一个具有两个工具的自定义服务器：
initiate_aws_ec2_instance：创建AWS EC2实例。terminate_aws_ec2_instance：根据AWS EC2实例的ID终止该实例。
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🚀 入门指南
先决条件
- Python 3.12+ （用于本地设置）或 码头工人 （用于集装箱设置）
- AWS IAM角色：创建具有管理EC2实例所需权限的IAM角色。
- 环境变量：准备
.env包含以下变量的文件：
- AWS_ACCESS_KEY_ID - AWS_SECRET_ACCESS_KEY - AWS_DEFAULT_REGION - OPENAI_API_KEY - AMI_ID - INSTANCE_TYPE - KEY_NAME - SECURITY_GROUP_IDS - AWS_REGION
🏃♂️ 运行应用程序
- 在根目录克隆存储库：
git clone https://github.com/anirban1592/google_openai_mcp.git
cd google_openai_mcp- 创建
.env文件如必备项所示
- 运行远程代理示例：
cd openai-agent/
uv run . - 在根目录下克隆A2A客户端代码（由谷歌提供）：
git clone https://github.com/google/A2A.git
cd demo/ui- 使用API键创建环境文件，或在提示时直接在UI中输入：
echo "GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here" >> .env- 运行前端示例：
uv run main.py- 请参阅随附的视频以查看其实际效果
💬 使用AI代理
- 要创建EC2实例，请执行以下操作：
Enter your command: Create an EC2 instance- 要终止EC2实例，请执行以下操作：
Enter your command: Terminate EC2 instance with ID ⚠️ 警告语
- IAM角色和凭据：请自担风险创建AWS IAM角色和凭据。确保您遵循AWS的安全最佳实践。
- 计费和安全：此应用程序是概念验证（POC），仅用于学习目的。我们不对任何计费问题或安全事件负责。
📚 学习内容
该项目展示了：
- 如何将MCP服务器与OpenAI代理SDK集成
- 如何为AWS资源管理构建一个简单的AI驱动应用程序
享受探索AI和MCP服务器的力量！ 🌟