🌐 MCP编排框架（PoC）
面向客户的概念验证，展示了一个简化的MCP风格的控制平面，同时将机密的实现细节保密。
✨ 快速亮点
- ✅ 多任务和多代理就绪 –Python框架(
src/mcp_poc_framework)注册几个代理和路由需要技巧。 - 🔌 外部AA集成 –HTTP适配器(
integrations/providers.py)依赖于环境令牌，可以扩展到gRPC/WebSocket。 - 🧱 中央SSoT –
SSoTStateStore 捕获任务/结果，并与JSONL日志对齐以进行审计。 - 🔒 设计保密 仅共享战略架构；敏感资产依然存在
REDACTED 并通过消毒检查。 - 📊 证据包 –代理日志、消毒检查表、值循环SVG、门路线图和示例工作流。
Value Loop
🧭 执行流程
flowchart TD
A([Bootstrap]) --> B{LAW-REFLECT-001}
B -->|OK| C[Plan ≤5 steps]
C --> D[Minimal execution]
D --> E[Collect evidence]
E --> F{Gate review}
F -->|Pass| G[Promote artefact]
F -->|Block| H[Adjust & log deviation]
🧱 存储库结构
| 文件夹 | 主要内容 | 目的 |
|---|
.agent/ | PoC政策、SoT链接、消毒清单 | 与全球MCP指导保持一致 |
*（运行时）* .agents/ | 仅本地代理日志和待办事项列表（gitignored） | 在仓库外保密 |
src/mcp_poc_framework/ | 多代理编排核心 | 框架的核心 |
configs/ | 提供者/代理/任务YAML示例 | 分离敏感的运行时数据 |
docs/ | 客户文档（概述、API、价值故事） | 传达价值和防护措施 |
memory/templates/ | 经过消毒的合同/模板样本 | 快速启动的人工制品 |
samples/ | 演示工作流程、API演练、示例日志 | 概念证据 |
tools/ | Bootstrap+清理脚本 | 强制设置护栏 |
📁 咨询 docs/design/overview.md 和 plans/poc/ROADMAP.md 更多细节。
⚖️ 战略快照
| 方面 | 优势 | 权衡 |
|---|
| 操作 | ✅ 符合MCP法律（LAW-REFLECT-001，人工制品必须具备） | ⚠️ 锚已禁用；生产需要完整的MCP基础设施 |
| 安全 | ✅ 消毒脚本+检查表防止泄漏 | ⚠️ CI管道已禁用；生产前启用 |
| 可扩展性 | ✅ 登机口路线图明确了升级路径 | ⛔ 尚未进行客户数据集成 |
🚧 保密护栏
- 分享 架构级别 仅提供信息；保密/IP
REDACTED. - 下的每个简报/工作流程
docs/ 和 samples/ 必须通过 tools/sanitize_manifest.py. - 从G1登机口升级→G3，然后将敏感文物移动到私人存储中。
🛠️ 快速入门
# 1. Create PoC environment
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
# 2. Install tooling
pip install -r requirements.txt # runtime & tests (httpx, pydantic, pytest)
# optional: pip install -r requirements-docs.txt # mkdocs, ruff
# 3. Run PoC checks
python tools/sanitize_manifest.py --dry-run
./tools/bootstrap_orchestrator.sh --fast
- 🔁 仅限试运行：PoC从不写真正的锚点；更新停止于
memory/staged/. - 🧪 验证：运行时代理登录到
.agents/logs/ （被忽视）；看见 samples/logs/ 对于经过消毒的示例。
📌 证据包
- 📘
docs/design/overview.md –架构和价值流。 - 🔌
docs/design/api_integration.md –API集成策略。 - 🧾
samples/logs/2025-10-24T150000Z.jsonl –与模式对齐的代理日志示例。 - 🧰
tools/sanitize_manifest.py –灵敏的字符串检测器。 - 🗺️
plans/poc/ROADMAP.md –G0门→G3检查表。 - 🧱
tech_fit.yaml –建筑技术简介（编辑细节）。 - 🔄
configs/providers.example.yaml –示例提供者/代理/任务配置。 - 💻
samples/api_workflow.md –为SSoT提供编排演练。 - 📁
samples/templates/conflicts.example.yaml –说明性冲突日志（将真实文件保存在本地 .agents/backlog/). - 🛡️
docs/briefs/contribution_policy.md –贡献工作流程、自动合并规则和副本审查指南。 - 🤝
docs/briefs/brainstorm_playbook.md –代理人主导的头脑风暴会议的结构化流程。 - 🧠
docs/briefs/brainstorm_lessons.md –持续改进的假设、缓解措施和食品法典委员会的自我教训。 - 📜
docs/briefs/project_charter.md 愿景、使命、战略、成功指标和90天计划。
🔭 潜在应用
- 多代理入职培训 –使用技能矩阵组建协调团队。
- 客户演示 –混合供应商时展示护栏。
- 产品跑道 –替换PoC状态存储和适配器，用于特定域的启动。
🧩 交付方式和技术选择
- 主要形式 –Python库加上轻量级CLI，针对DevOps/AA自动化进行了优化，无需强加固定的UI。
- 合同优先输入 –当人类使用Markdown简报时，YAML工作流和JSONL证据使代理对机器友好。
- 集成就绪 -骨架已准备好公开FastAPI/GraphQL端点，用于触发器编排或SSoT查询，只需进行最小的重构。
- 可观察性挂钩 -为OpenTetry跨度和结构化日志做好了结构准备，因此企业团队可以插入现有的监控堆栈。
- 政策执行 事件作为代码引擎（OPA、Cedar）与现代政策兼容，用于自动护栏决策。
🔬 正在研究的新兴增强功能
- 事件驱动的编排 使用异步任务队列（例如Celery、Arq），使多个代理实时对SoT增量做出反应。
- 混合向量/关系存储器 推广STM课程→ LTM具有语义搜索功能（pgvector，Milvus），同时保持审计友好的SQL快照。
- 自动评估线束 受LangSmith/LangGraph的启发，对反射质量、事件响应和提供者准确性进行分级。
- 护栏自动化 它将策略作为代码与LAW/META层融合在一起，以预先防范有风险的执行计划。
- 人机交互用户体验 一旦CLI被试点客户采用，就会进行实验（Next.js仪表板或VSCode扩展）。
🤝 升级之旅
- G0 –确认范围和安全性（合同+检查表）。
- G1 –启用皮棉/测试和强制性人工制品。
- G2型 –提供具有透明日志的端到端演示。
- G3型 –转向私人回购，启用真正的锚，协商交付。
📬 许可与联系
- 由MCP AI运营团队维护的PoC。保密协议后，秘密会私下分享。
- ©2025 MCP Operations-内部PoC许可证（仅供查看；不重新分发专有技术）。
