Mcp Agent Forge

Agent Forge - AI エージェント鍛造ツール（AI Agent Forge Tool）

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中国語版

Agent Forge は、特定の性格特性を持つエージェントを作成・管理し、質問に対する回答をシミュレートできるプラットフォームです。Agent Forge MCP を使うと、CO-STORM のようなマルチエージェント協調型の研究プロジェクトをすばやく構築できます。

機能

• エージェントの鍛造：特定の性格特性を持つエージェントを作成します
• 思考のシミュレーション：エージェントによる質問への回答をシミュレートします
• 包括的な管理：エージェントの検索、一覧表示、削除などの操作に対応します
• 複数ターンの対話：複数ターンにわたる詳細な対話に対応します
• 自然言語処理：DeepSeek API に基づく高度な言語理解機能を備えています

システム要件

• Go 1.24.1 以上
• DeepSeek API キー

インストール

git clone https://github.com/HundunOnline/mcp-agent-forge.git
cd mcp-agent-forge && make build

MCP の設定

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-forge": {
      "command": "/path/to/mcp-agent-forge",
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxx",
      }
    }
  }
}

設定の説明

設定

環境変数

変数名	説明	デフォルト値	必須
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API キー	-	はい
LOG_LEVEL	ログレベル（debug、info、warn、error）	info	いいえ
LOG_PATH	ログファイルのパス	./logs	いいえ
CONFIG_PATH	設定ファイルのパス	./config/config.yaml	いいえ
PORT	サービスポート番号	8080	いいえ
DEBUG	デバッグモードの切り替え	false	いいえ

使い方

• expert_personality_generation：新しいエージェントを作成します
• agent_answer：エージェントによる質問への回答をシミュレートします
• get_agent：エージェント情報を取得します
• list_agents：すべてのエージェントを一覧表示します
• delete_agent：エージェントを削除します

例

基本的な使い方

// 创建智能体
{
    "name": "expert_personality_generation",
    "arguments": {
        "agent_name": "马斯克思维模型",
        "core_traits": "系统思维,第一性原理,工程思维,风险管理,创新思维"
    }
}

// 智能体回答
{
    "name": "agent_answer",
    "arguments": {
        "agent_id": "your_agent_id",
        "context": "如何看待特斯拉的发展策略？",
        "planned_rounds": 3,
        "current_round": 1,
        "need_more_rounds": false
    }
}

実際の活用例

Claude AI でサンプルアプリケーションを作成し、Agent Forge を使って専門家エージェントを作成・管理する方法を紹介しています。

Claude AI デモ

この例では、次の方法を紹介しています。

• 特定の専門的背景を持つエージェントを作成する方法
• 複数ターンにわたる対話を行う方法
• エージェントの専門知識を活用して問題を解決する方法
• エージェントの動作を管理・調整する方法

コントリビューションガイド

このプロジェクトの改善に役立つ Pull Request の送信や Issue の作成を歓迎します。特に、次のような貢献を歓迎します。

• 新しいエージェントモデルや特性
• パフォーマンスの最適化
• ドキュメントの改善
• バグ修正
• 新機能の提案

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスを採用しています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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英語版

Agent Forge は、特定の性格特性を持つ AI エージェントを作成・管理し、質問に対する回答をシミュレートするためのプラットフォームです。Agent Forge MCP を使うと、CO-STORM のようなマルチエージェント協調型の研究プロジェクトをすばやく構築できます。

機能

• エージェントの鍛造：特定の性格特性を持つエージェントを作成します
• 思考のシミュレーション：エージェントによる質問への回答をシミュレートします
• 包括的な管理：エージェントの検索、一覧表示、削除などの操作に対応します
• 複数ターンの対話：複数ターンにわたる詳細な対話に対応します
• 自然言語処理：DeepSeek API に基づく高度な言語理解機能を備えています

システム要件

• Go 1.24.1 以上
• DeepSeek API キー

インストール

git clone https://github.com/HundunOnline/mcp-agent-forge.git
cd agent-forge && make build

MCP の設定

{
  "mcpServers": {
    "mcp-agent-forge": {
      "command": "/path/to/mcp-agent-forge",
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxx",
      }
    }
  }
}

設定ガイド

設定

環境変数

変数名	説明	デフォルト値	必須
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API キー	-	はい
LOG_LEVEL	ログレベル（debug、info、warn、error）	info	いいえ
LOG_PATH	ログファイルのパス	./logs	いいえ
CONFIG_PATH	設定ファイルのパス	./config/config.yaml	いいえ
PORT	サービスポート	8080	いいえ
DEBUG	デバッグモードの切り替え	false	いいえ

使い方

• expert_personality_generation：新しいエージェントを作成します
• agent_answer：エージェントによる回答をシミュレートします
• get_agent：エージェント情報を取得します
• list_agents：すべてのエージェントを一覧表示します
• delete_agent：エージェントを削除します

例

基本的な使い方

// Create an agent
{
    "name": "expert_personality_generation",
    "arguments": {
        "agent_name": "Elon Musk Thinking Model",
        "core_traits": "Systems Thinking,First Principles,Engineering Mindset,Risk Management,Innovation"
    }
}

// Agent response
{
    "name": "agent_answer",
    "arguments": {
        "agent_id": "your_agent_id",
        "context": "What's your view on Tesla's development strategy?",
        "planned_rounds": 3,
        "current_round": 1,
        "need_more_rounds": false
    }
}

実際の活用例

Claude AI でサンプルアプリケーションを作成し、Agent Forge を使って専門家エージェントを作成・管理する方法を紹介しています。

Claude AI デモ

この例では、次の方法を紹介しています。

• 特定の専門的背景を持つエージェントを作成する方法
• 複数ターンにわたる対話を行う方法
• エージェントの専門知識を活用して問題を解決する方法
• エージェントの動作を管理・調整する方法

コントリビューション

このプロジェクトの改善に役立つ Pull Request や Issue を歓迎します。特に、次の分野での貢献を歓迎します。

• 新しいエージェントモデルや特性
• パフォーマンスの最適化
• ドキュメントの改善
• バグ修正
• 新機能の提案

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスのもとで公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。