🧶 Strands Agents+MCP教程——Manim可视化
*一个最小的端到端教程，用于构建一个使用AWS Strands、Manim和MCP生成数学动画的自主代理。*
作者 丹尼尔·普恩特·维耶霍
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🎯 目标
此存储库显示了如何 结合AWS Strands代理和Manim 使能够 模型驱动可视化 使用 模型上下文协议（MCP）. 我们将构建一个自主代理，接受自然语言数学查询，并编排一个本地渲染引擎，使用 原生AWS基岩模型.
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🧠 核心理念
我们从硬编码的工作流程转向流畅的、4步自主流程：
- 查询： 您提供提示（例如。， *创建一个网格和一个单位正方形。将剪切变换矩阵\[\[1,1\]，\[0,1\]\]应用于网格，以显示空间是如何变形的*).
- 工具使用： 这 Strands特工 使用MCP工具编写必要的Python/Manim代码。
- 执行： 本地MCP服务器接收代码并运行渲染引擎。
- 世代： 将生成一个视频文件并保存到您的输出文件夹中。
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🧩 需求
此项目使用 紫外线 用于依赖性管理。
- 环境变量：
创建 .env 使用您的AWS凭据创建文件：
AWS_ACCESS_KEY_ID=
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
AWS_REGION=______________________________________________________________________
🚀 如何跑步
该项目由以下人员设立 pyproject.toml 和 uv.lock。您需要两个终端窗口才能同时运行代理和服务器。
1.启动MCP服务器
在第一个终端中，启动处理Manim引擎的服务器：
uv run start_mcp_server.py2.运行代理
在第二个终端中，启动客户端应用程序以开始与代理聊天：
uv run app.py______________________________________________________________________
📃 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。