About Multi-Agent Thinking MCP Server
Multi-Agent Thinking MCP Server is an MCP server built on smolagents and FastMCP that runs specialist agents in parallel on complex tasks. It is for workflows that need analysis from multiple perspectives and a synthesized conclusion.
Key features
- 01Generate multiple problem-solving approaches
- 02Run specialist agents in parallel
- 03Support varied task-delegation strategies
- 04Combine reports into a conclusion
Use cases
- 01Analyze complex problems from several perspectives
- 02Explore alternative solutions in parallel
- 03Synthesize findings from specialist agents
MCP support
Built with FastMCP, it exposes the multiagent.multiagent_thinking tool to MCP clients.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMEMulti-Agent Thinking MCP Server
このプロジェクトは、複雑なタスクに対して複数の視点やアプローチを並列に検討・実行するための MCP (Multi-Component Protocol) サーバーです。内部的に複数のエージェント(スペシャリストエージェント)を生成し、それぞれの専門分野に基づいてタスクを分担・実行させることで、より深く、多角的な分析や解決策の生成を目指します。
このプロジェクトは HuggingFace の smolagents ライブラリと FastMCP を基盤としています。
主な機能
- マルチエージェント思考:
- 単一のタスク記述から、複数の異なる視点やアプローチを自動生成します。
- 各アプローチを専門とするスペシャリストエージェントを並列に実行します。
- 視点分担型、タスク分担型、段階分担型、並列解法型、分岐探索型、分解再構築型など、多様な問題解決戦略をサポートします。
- 各スペシャリストからの報告を統合し、最終的な結論や解決策を提示します。
- MCP サーバー:
fastmcpを使用して、MCP サーバーとして機能します。- Cursor IDE などの MCP クライアントから
multiagent.multiagent_thinkingツールとして呼び出すことができます。
要件
- Python 3.11 以降
uvパッケージマネージャー- 以下の API キー:
- OpenAI API キー (
OPENAI_API_KEY) - HuggingFace トークン (
HF_TOKEN)
- OpenAI API キー (
インストール
-
リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/Hajime-Y/multiagents-thinking.git cd multiagents-thinking -
仮想環境を作成し、依存関係をインストールします:
uv venv source .venv/bin/activate # Linux/macOS の場合 # .venv\Scripts\activate # Windows の場合 uv sync(依存関係は
pyproject.tomlで管理されています)
環境変数
プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、以下の環境変数を設定してください:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token
使い方
MCP サーバーを起動します:
uv run python -m src.multiagents
これにより、multiagent という名前のエージェント (MCP サーバー) が起動します。MCP クライアント (Cursor IDE など) から multiagent.multiagent_thinking ツールを呼び出すことで、マルチエージェント思考プロセスを実行できます。
例 (Cursor IDE での呼び出し):
@multiagent.multiagent_thinking 新しいオンライン教育プラットフォームの設計方針について、学習科学、データ駆動、社会的学習の3つの観点から分析し、具体的なアイデアを提案してください。
Claude Desktop での使用
Claude Desktop でこの MCP サーバーを使用するには、設定ファイル(通常 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 等)に以下のような設定を追加します。
{
"mcpServers": {
"multiagent": {
"command": "/PATH/TO/YOUR/uv", // あなたの環境の uv への絶対パス
"args": [
"--directory",
"/YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/multiagents-thinking", // このプロジェクトディレクトリへの絶対パス
"run",
"python",
"-m",
"src.multiagents"
]
}
}
}
/PATH/TO/YOUR/uvは、uv実行ファイルの絶対パスに置き換えてください (which uvコマンド等で確認できます)。/YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/multiagents-thinkingは、このプロジェクト (multiagents-thinkingディレクトリ) の絶対パスに置き換えてください。
主要コンポーネント
src/multiagents.py: MCP サーバーのエントリーポイント。multiagent_thinkingツールを定義。src/create_agent.py: マザーエージェントとスペシャリストエージェントのプロンプト生成、およびエージェントの作成ロジック (run_specialist_agentsツールを含む)。
ライセンス
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下で提供されています。
謝辞
このプロジェクトは HuggingFace の smolagents ライブラリにインスパイアされています。
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.