mcpField
T
TeamSpark AI Workbench

TeamSpark AI Workbench

github.com/teamsparkaiフレームワーク・SDK2422 週間前に更新

TeamSpark AI Workbench について

TeamSpark AI Workbench(TsAgent)は、AIエージェントの作成、テスト、オーケストレーション、デプロイを行うTypeScript中心のプラットフォームです。デスクトップアプリ、CLI、API、エージェントサーバーを通じて、開発者とノーコード利用者を支援します。

主な機能

  1. 01ビジュアルなノーコード作成
  2. 02エージェント向けTypeScript API
  3. 03複数のLLMプロバイダーに対応
  4. 04ルールと参照によるコンテキスト保持
  5. 05A2Aによるエージェント連携
  6. 06サーバーやアプリへのデプロイ

活用シーン

  1. 01デスクトップアプリやCLIでエージェントを作成
  2. 02プログラムからエージェントを構築・テスト
  3. 03A2Aワークフローでエージェントを連携
  4. 04エンドポイントやアプリの構成要素としてデプロイ

MCP 対応

TsAgentは、A2Aエージェントのオーケストレーション、エージェントツールの公開、エージェントやMCPサーバー設定の管理に使うMCPサーバーを備えています。エージェントからMCPツールを利用することもできます。

詳細

npm バージョン ライセンス GitHub スター Discord

TsAgent:TypeScript エージェントプラットフォーム

TsAgent は、AI エージェントの構築、テスト、実行、オーケストレーションを行うための、TypeScript を重視したオープンソースプラットフォームです。ノーコードでエージェントを作成できるデスクトップアプリや CLI から、本番環境に対応したエージェントサーバーまで、TypeScript API によって支えられた包括的なエコシステムを提供します。

詳しくは、TsAgent の TeamSpark ウェブページをご覧ください。

TsAgent とは?

TsAgent は、誰もが次のことを行える包括的なプラットフォームです。

  • エージェントの構築:ビジュアルインターフェース(Foundry)、CLI、または API を使って、ノーコードで AI エージェントを作成します
  • あらゆるプロバイダーをサポート:主要な LLM プロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google、AWS Bedrock、Ollama)のクラウド、ホスト型、ローカル環境に対応します
  • コンテキストの管理:参照情報(メモリー、正解情報)やルール(プロンプトの指針)を使用して、エージェントに永続的な知識を与えます
  • ツールの統合:Model Context Protocol(MCP)に対応し、数千のツールに接続します
  • ワークフローのオーケストレーション:A2A(Agent-to-Agent)プロトコルを使って、エージェントを連携させます
  • 大規模なデプロイ:エージェントを A2A エンドポイントやコードエディター向けの ACP サーバーとして公開するか、あらゆる TypeScript/Javascript アプリケーションに組み込みます

プラットフォームのコンポーネント

コンポーネントパッケージ名提供方法説明
Core API@tsagent/coreTypeScript ライブラリエージェントをプログラムで構築、テスト、実行するための TypeScript エージェントフレームワーク
Foundry(npm パッケージなし)デスクトップアプリエージェントを作成、テスト、管理するためのノーコードデスクトップアプリケーション
CLI@tsagent/cliCLI ツールエージェントの操作と自動化のためのコマンドラインインターフェース
tsagent
A2A Server@tsagent/serverAPI/CLIエージェントを HTTP エンドポイントとして公開する A2A プロトコルサーバー
tsagent-server
ACP Server@tsagent/acp-serverACP サーバーエージェントをコードエディター向けに stdio 経由で公開する ACP(Agent Client Protocol)サーバー
tsagent-acp-server
A2A Orchestrator@tsagent/orchestratorMCP サーバーA2A エージェントサーバーをオーケストレーションする MCP サーバー
tsagent-orchestrator
Meta MCP@tsagent/meta-mcpMCP サーバーエクスポートされたツールを持つエージェントを、認知レイヤーを備えた MCP ツールとして公開する MCP サーバー
tsagent-meta-mcp
Agent Management MCP@tsagent/agent-mcpMCP サーバーTsAgent エージェントを管理する MCP サーバー(作成、設定、ルール、参照情報、ツール、プロバイダー、MCP サーバーの管理)
tsagent-agent-mcp
TsAgent FoundryTsAgent CLI
TsAgent FoundryTsAgent CLI

インストール

TsAgent Foundry - デスクトップアプリケーション

お使いのプラットフォーム用のビルド済みインストーラーをダウンロードしてください。

TsAgent CLI と開発者向けツール(NPM パッケージ)
# Install all developer tools
npm install @tsagent/core @tsagent/cli @tsagent/server @tsagent/acp-server @tsagent/orchestrator @tsagent/meta-mcp @tsagent/agent-mcp

# Or install individual components
npm install @tsagent/core  # Just the TypeScript library
npm install @tsagent/cli   # Just the CLI tool
npm install @tsagent/server  # A2A protocol server (HTTP)
npm install @tsagent/acp-server  # ACP server (stdio for code editors)
npm install @tsagent/meta-mcp  # MCP server for Tools agents
npm install @tsagent/agent-mcp  # MCP server for agent management

クイックスタート

最初のエージェントを作成する

TsAgent Foundry デスクトップアプリを起動します(ダウンロードしてインストールした後)。

または、エージェントのファイルパスを位置引数として渡し、CLI からエージェントを作成します。新しいエージェントを作成するには --create を使用します。

npx @tsagent/cli ./my-agent.yaml --create
# or with the tsagent command if installed globally
tsagent ./my-agent.yaml --create
エージェントをプログラムから使用する
import { loadAgent } from '@tsagent/core';

// Load an existing agent
const agent = await loadAgent('./my-agent.yaml', logger);

// Create a chat session
const session = agent.createChatSession('session-1');

// Send a message
const response = await session.handleMessage('Hello, how can you help me?');
console.log(response.updates[1].modelReply);
エージェントをサービスとしてデプロイする
# Start an A2A server (for Autonomous agents)
# Option 1: Direct server binary
npx @tsagent/server /path/to/agent.yaml --port 3000
# or if installed globally
tsagent-server /path/to/agent.yaml --port 3000

# Option 2: Via CLI launcher
tsagent --a2a /path/to/agent.yaml --port 3000
# or with npx
npx @tsagent/cli --a2a /path/to/agent.yaml --port 3000

# Your agent is now available at http://localhost:3000
ACP(Agent Client Protocol)経由でエージェントを公開する
# Start an ACP server for code editor integration (like Zed)
# Option 1: Direct server binary
npx @tsagent/acp-server /path/to/agent.yaml
# or if installed globally
tsagent-acp-server /path/to/agent.yaml

# Option 2: Via CLI launcher
tsagent --acp /path/to/agent.yaml
# or with npx
npx @tsagent/cli --acp /path/to/agent.yaml

# The agent is now available via stdio for ACP-compatible code editors
# Configure in your code editor's ACP settings
ツールエージェントを MCP ツールとして公開する
# Start a Meta MCP server (for Tools agents)
# Option 1: Direct server binary
npx @tsagent/meta-mcp /path/to/tools-agent.yaml
# or if installed globally
tsagent-meta-mcp /path/to/tools-agent.yaml

# Option 2: Via CLI launcher
tsagent --mcp /path/to/tools-agent.yaml
# or with npx
npx @tsagent/cli --mcp /path/to/tools-agent.yaml

# The agent's tools are now available as MCP tools
# Configure in Claude Desktop or other MCP clients
MCP 経由でエージェントを管理する
# Start the Agent Management MCP server
npx @tsagent/agent-mcp
# or if installed globally
tsagent-agent-mcp

# Provides tools to create, configure, and manage agents
# Configure in Claude Desktop or other MCP clients
シークレット管理と 1Password のサポート
  • シークレットフィールド(および API キー ID などの「認証情報」フィールド)には、直接値、環境変数、または 1Password の参照を保存できます。
  • .env ファイルは現在の作業ディレクトリとエージェントディレクトリの両方から読み込まれます(エージェントディレクトリの .env が CWD の .env より優先され、どちらも初期の process.env の値を上書きします)。必要に応じて、プロバイダー固有のシークレットを各エージェントの近くに置いておけます。
  • 環境内に OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN または OP_CONNECT_TOKEN が存在すると、1Password のサポートが自動的に有効になります(Connect を使用する場合は、OP_CONNECT_HOST を設定して localhost:8080 というデフォルト値を上書きすることもできます)。これらの値も同じ .env ファイルに記述できます。
  • 1Password が利用可能な場合、デスクトップ UI では各シークレットフィールドに 直接値、環境変数、または 1Password を選択でき、ボルト/アイテム/フィールドを参照するためのピッカーも用意されています(標準の op:// 参照を返します)。
  • TsAgent は実行時およびプロバイダーの検証中に env:// と op:// の値を解決してから、設定をプロバイダーに渡します。
  • 認証情報がログに記録されたり、平文で保存されたりすることはありません。

エージェントのプロパティと機能

エージェントには動作を決定する autonomous プロパティがあります。

  • 対話型エージェント(autonomous: false):会話履歴を保持し、ツールの使用許可をユーザーに求めることができます。セッションは対話型モードと自律型モードの間で切り替えられます。
  • 自律型エージェント(autonomous: true):リクエストを独立して処理し、ユーザーとのやり取りなしに完全な結果を返します。すべてのセッションを自律型にする必要があります。エージェント間通信のため、A2A プロトコル経由で公開されます。

エージェントは機能をエクスポートすることもできます。

  • エクスポートされたスキル:エージェントをエージェント間通信のための A2A プロトコル経由で利用可能にします。
  • エクスポートされたツール:Meta MCP サーバー経由でエージェントの機能を MCP ツールとして利用可能にします(各ツール呼び出しでは、ヘッドレスチャットセッションを介してプロンプトテンプレートを実行します)。

対話型か自律型かにかかわらず、どのエージェントでも TsAgent Orchestrator MCP サーバー経由で他のエージェントをオーケストレーションできます。ツールをエクスポートしたエージェントは Meta MCP サーバー経由で公開し、他のエージェントや MCP クライアントがツールとして利用できるようにできます。

開発ワークフロー

  1. エージェントを作成 - TsAgent Foundry デスクトップアプリまたは CLI を使用して、ノーコードでエージェントを作成します。
  2. エージェントを構築 - プロンプトを作成し、コンテキスト(ルール/参照情報)を整備して、関連する MCP ツールを追加します。
  3. エージェントをテスト - エージェントとチャットして動作を調整します。
  4. オーケストレーション - A2A プロトコルを使用してエージェントを連携させます。
  5. デプロイ - @tsagent/core API 経由でエージェントをアプリケーションに組み込むか、エージェントを A2A サーバーとして公開します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

貢献

貢献を歓迎します。詳細は貢献ガイドをご覧ください。

Support

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。