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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Nexus MCP Agent System

MCP Server

基于Model Context Protocol (MCP)和Ollama的本地多智能体AI编排系统,通过主导编排器将请求分解为依赖感知的任务图,委派给领域专用代理,自动提交结果到Git,并通过对话式REPL全程在本地硬件上运行。

工具数

5

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
本地运行Python多智能体系统任务自动化

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

n1wan7ha

提供方

n1wan7ha

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 mcp-env

详细介绍

Nexus-MCP多代理系统

A. 本地 基于 模型上下文协议(MCP)奥拉玛。主编排器将您的请求分解为一个依赖关系感知任务图,将工作委托给域专用代理,将结果自动提交给Git,并允许您进行跟进——所有这些都是从会话REPL开始的,100%在您自己的硬件上运行。

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特性

  • 精心策划的任务计划 -主编排器对您的请求进行分类,构建子任务的有向无环图(DAG),并按照依赖顺序将每个任务分派给正确的专业代理。
  • 领域专业代理 -五个内置域,每个域都有自己的系统提示和MCP工具集:
领域典型任务
software_development编写、重构、调试和测试代码
research总结主题,撰写报告和论文
data_analysis查询SQLite,分析数据集
version_control通过MCP Git服务器进行Git操作
general一般问答、操作指南、创意写作
  • MCP工具集成 -文件系统、SQLite、Playwright(浏览器自动化)和Git服务器开箱即用。在中添加任何自定义MCP服务器 config/mcp_servers.json.
  • 自固定回路 -每个任务最多重试5次;测试输出(pytest/Playwright)被反馈给代理,以便它可以修复自己的代码。
  • 持续项目 -每个项目都存在 workspace// 具有完整的对话历史记录、任务结果和文件清单。恢复任何项目 /resume.
  • 自动git提交 -每个完成的代理阶段都通过以下方式自动提交 GitManager.
  • 会话式REPL -后续请求保持在相同的项目上下文中。Slash命令: /status, /files, /history, /git, /new, /quit.
  • nexus 聊天助手 -对于不需要完整流程的快速问题,nexus可以直接回答。

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需求

依赖性目的
Python 3.11+运行时
奥拉玛本地LLM推理
Node.js+npxMCP文件系统/SQLite/Playwright服务器
紫外线/紫外线MCP git服务器
Git自动提交和版本控制功能

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快速开始

1.克隆并安装

git clone https://github.com/N1wan7ha/nexus-mcp-agent-system.git
cd nexus-mcp-agent-system
python -m venv mcp-env
# Windows
mcp-env\Scripts\activate
# macOS / Linux
source mcp-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2.拉动模型

ollama pull llama3.1:8b

3.配置(可选)

复制 .env.example.env 如果您想指向远程提供商或更改超时,请进行调整:

OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434/v1
OLLAMA_API_KEY=ollama
LLM_TIMEOUT=1200

4.跑步

python run_workflow.py

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项目结构

nexus-mcp-agent-system/
├── run_workflow.py          # Main entry point / REPL
├── requirements.txt
├── config/
│   ├── agents_config.json   # Orchestrator + chat assistant config
│   ├── mcp_servers.json     # (optional) Custom MCP server registry
│   └── domains/             # Per-domain agent configs
│       ├── software_development.json
│       ├── research.json
│       ├── data_analysis.json
│       ├── version_control.json
│       └── general.json
├── core/
│   ├── task_graph.py        # DAG-based task dependency engine
│   ├── mcp_connector.py     # MCP server client wrapper
│   ├── project_manager.py   # Persistent project state
│   ├── memory_store.py      # Conversation memory
│   ├── git_manager.py       # Auto-commit integration
│   ├── qa_runner.py         # pytest / Playwright test runner
│   ├── file_writer.py       # Extracts & writes generated files
│   ├── agent_logger.py      # Structured logging
│   └── ui.py                # REPL UI helpers
├── tests/
│   └── test_suite.py
└── workspace/               # Generated project outputs (git-ignored)

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运作原理

User input
    │
    ▼
Orchestrator (LLM)
    │  classifies domain, builds task DAG
    ▼
TaskGraph — resolves dependency order
    │
    ├─► Agent A (e.g. business_analyst)
    │       └─► MCP tools (filesystem, git, sqlite, playwright)
    ├─► Agent B (e.g. software_development)  ← depends on A
    │       └─► writes files, runs tests, self-fixes
    └─► Agent C (e.g. version_control)       ← depends on B
            └─► auto-commits via GitManager

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斜杠命令

命令描述
/status显示当前项目状态和任务进度
/files列出此项目中写入的所有文件
/history打印对话历史记录
/git显示工作区的git日志
/new启动一个新项目
/quit退出REPL

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添加自定义MCP服务器

创建 config/mcp_servers.json:

{
  "my_server": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "my-mcp-package"]
  }
}

它将在启动时合并到服务器注册表中。

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许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

本地运行Python多智能体系统任务自动化AI编排本地部署Git集成

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)

5

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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