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Mcpa2 A

MCP Server

一个结合MCP数据服务和基于Google ADK的多智能体协作系统,用于处理客户服务场景。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
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安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

linjiax7-g

提供方

linjiax7-g

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv .venv

详细介绍

多代理客户服务演示

此存储库演示了如何组合模型上下文协议(MCP)数据 与基于Google ADK的代理通过A2A协议进行协作。它 包含:

  • 一个SQLite支持的MCP服务器,公开客户和票证操作。
  • 三个ADK/A2A代理(路由器、客户数据、支持),负责协调

处理客户服务场景。

  • Jupyter笔记本(a2a_customer_service_demo.ipynb)这显示了端到端

工作流并捕获示例场景。

该项目现在还包括独立的Python脚本,因此您可以初始化 数据库,运行MCP服务器,并在笔记本电脑外部启动A2A代理。

先决条件

  • python 3.11
  • pipvenv

项目结构

.
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── agents.py                # ADK/A2A agent definitions and runner
│   ├── config.py                # Shared configuration helpers
│   ├── db.py                    # SQLite schema + MCP tool implementations
│   └── mcp_server.py            # Flask-based MCP HTTP/SSE service
├── scripts/
│   ├── init_db.py               # Initialize or reset the SQLite database
│   ├── run_mcp_server.py        # Launch the MCP server
│   └── run_agents.py            # Launch A2A agent services
├── a2a_customer_service_demo.ipynb
├── requirements.txt
├── instruction.md
└── README.md

环境设置

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

创建一个 .env 存储库根目录中的文件:

GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key
# Optional if you plan to tunnel the MCP server
NGROK_AUTHTOKEN=your_token
# Optional custom DB location
# CUSTOMER_SERVICE_DB=/absolute/path/to/customer_service.db

运行端到端系统

  1. 初始化(或重置)数据库
   python scripts/init_db.py --reset
  1. 启动MCP服务器 (保持此终端运行)
   python scripts/run_mcp_server.py --host 127.0.0.1 --port 5000
  1. 启动A2A代理服务 在一个新的终端
   python scripts/run_agents.py --mcp-url http://127.0.0.1:5000/mcp
  1. 运行场景

- 打开 a2a_customer_service_demo.ipynb 在Jupyter/VS代码中执行: 1. start_services() 如果你更喜欢一体式笔记本电脑跑步。 1. 笔记本末尾的“手动场景”单元格。每个手机呼叫 run_scenario(...) 针对特定的客户服务请求。执行时间 至少三个不同的场景单元(例如“任务分配”, “谈判/升级”、“多步骤协调”)以满足 任务要求。 - 确保在场景运行之间留出短暂的停顿(约20秒),以避免 达到自由层Gemini API速率限制(HTTP 429/503响应)。

笔记本记录路由器的输出和代理之间的协调 跟踪,以便您可以捕获每个场景的请求和响应的证据。

附加说明

  • 默认情况下,MCP服务器和代理都在本地运行(127.0.0.1).如果你需要

要使MCP服务在外部可用,请配置 NGROK_AUTHTOKEN.env 并单独启动一条ngrok隧道。

  • customer_service.db 默认情况下在存储库根目录中创建。你可以

通过覆盖位置 CUSTOMER_SERVICE_DB 环境变量。

  • A2A特工依靠 GOOGLE_API_KEY 感谢您致电Gemini 2.5 Pro

模型。在启动代理或运行之前,请确保此变量存在 笔记本。

测试与验证

a2a_customer_service_demo.ipynb 笔记本包括一个“手动场景 触发器”部分有八个现成的场景。运行其中任何三个 演示路由器、数据代理和支持之间的端到端协调 代理通过MCP服务。笔记本打印:

  • 用户提示
  • 路由器输出
  • 显示哪个代理处理了哪个子任务的详细协调日志

这些日志可以作为所需交付成果的一部分导出或截屏。

目录标签

目录标签

HTML浏览器自动化网页抓取本地部署智能体协作客户服务MCP协议A2A协议SQLite数据库

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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