SplitMind MCP Agent Communication Server (Redis Edition)

A2AMCP - Agent 对 Agent 模型上下文协议

为 AI 驱动的开发实现无缝的多 Agent 协作

A2AMCP 将 Google 的 Agent-to-Agent（A2A）通信概念引入模型上下文协议（MCP）生态系统，使 AI Agent 在并行开发任务期间能够实时通信、协调和协作。

A2AMCP 最初为 SplitMind 创建，解决了一个关键问题：彼此不了解对方更改的 AI Agent 在同一代码库上独立工作。

✅ 服务状态：正常运行！已实现并测试全部 17 个工具。使用现代 MCP SDK 1.9.3。

🚀 快速开始

使用 Docker（推荐）

# Clone the repository
git clone https://github.com/webdevtodayjason/A2AMCP
cd A2AMCP

# Start the server
docker-compose up -d

# Verify it's running
docker ps | grep splitmind

# Test the connection
python verify_mcp.py

配置你的 Agent

Claude Code（CLI）

# Add the MCP server using Claude Code CLI
claude mcp add splitmind-a2amcp \
  -e REDIS_URL=redis://localhost:6379 \
  -- docker exec -i splitmind-mcp-server python /app/mcp-server-redis.py

Claude Desktop

添加到你的配置文件（macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "splitmind-a2amcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "splitmind-mcp-server", "python", "/app/mcp-server-redis.py"],
      "env": {
        "REDIS_URL": "redis://redis:6379"
      }
    }
  }
}

🎯 A2AMCP 解决什么问题？

当多个 AI Agent 在同一代码库上工作时：

• 不使用 A2AMCP：Agent 会创建冲突代码、重复劳动并导致合并冲突
• 使用 A2AMCP：Agent 能够协调、共享接口、防止冲突并像团队一样协作

SplitMind 之外的通用用例

A2AMCP 可以协调任何多 Agent 场景：

• 微服务：不同的 Agent 构建独立服务
• 全栈应用：前端和后端 Agent 协作
• 文档：多个 Agent 创建相互关联的文档
• 测试：测试编写者与功能开发者协调合作
• 重构：Agent 同时处理不同模块

🏗️ 架构

┌─────────────────┐
│   A2AMCP Server │ ← Persistent Redis-backed MCP server
│   (Port 5050)   │   handling all agent communication
└────────┬────────┘
         │ STDIO Protocol (MCP)
    ┌────┴────┬─────────┬─────────┐
    ▼         ▼         ▼         ▼
┌────────┐┌────────┐┌────────┐┌────────┐
│Agent 1 ││Agent 2 ││Agent 3 ││Agent N │
│Auth    ││Profile ││API     ││Frontend│
└────────┘└────────┘└────────┘└────────┘

🔧 核心功能

1. 实时 Agent 通信

• Agent 之间直接查询
• 广播消息
• 异步消息队列

2. 防止文件冲突

• 自动文件锁定
• 冲突检测
• 协商策略

3. 共享上下文管理

• 接口/类型注册表
• 共享 API 契约
• 依赖跟踪

4. 任务透明度

• 待办事项列表管理
• 进度可见性
• 完成情况跟踪
• 任务完成信号

5. 多项目支持

• 隔离的项目命名空间
• Redis 支持的持久化
• 自动清理

6. 现代 MCP 集成

• 使用 MCP SDK 1.9.3 和规范的装饰器
• @server.list_tools() 和 @server.call_tool() 模式
• 基于 STDIO 的通信协议
• 完全符合 A2AMCP API，已实现 17 个工具

📦 安装选项

Docker Compose（生产环境）

services:
  mcp-server:
    build: .
    container_name: splitmind-mcp-server
    ports:
      - "5050:5000"  # Changed from 5000 to avoid conflicts
    environment:
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
      - LOG_LEVEL=INFO
    depends_on:
      redis:
        condition: service_healthy
    restart: unless-stopped
  
  redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: splitmind-redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

volumes:
  redis-data:
    driver: local

Python SDK

pip install a2amcp-sdk

JavaScript/TypeScript SDK（即将推出）

npm install @a2amcp/sdk

🚦 使用示例

Python SDK

from a2amcp import A2AMCPClient, Project, Agent

async def run_agent():
    client = A2AMCPClient("localhost:5000")
    project = Project(client, "my-app")
    
    async with Agent(project, "001", "feature/auth", "Build authentication") as agent:
        # Agent automatically registers and maintains heartbeat
        
        # Coordinate file access
        async with agent.files.coordinate("src/models/user.ts") as file:
            # File is locked, safe to modify
            pass
        # File automatically released
        
        # Share interfaces
        await project.interfaces.register(
            agent.session_name,
            "User",
            "interface User { id: string; email: string; }"
        )

直接使用 MCP 工具

# Register agent
register_agent("my-project", "task-001", "001", "feature/auth", "Building authentication")

# Query another agent
query_agent("my-project", "task-001", "task-002", "interface", "What's the User schema?")

# Share interface
register_interface("my-project", "task-001", "User", "interface User {...}")

📚 文档

• Claude Code 配置指南
• 安装与配置
• 完整 API 参考
• Python SDK 文档
• 架构概览
• SplitMind 集成指南

🛠️ SDK 和工具

现已提供

• Python SDK：功能齐全并支持异步操作的 SDK
• Docker 部署：适用于生产环境的容器

开发中

• JavaScript/TypeScript SDK：适用于 Node.js 和浏览器
• CLI 工具：用于监控的命令行界面
• Go SDK：高性能编排
• 测试框架：模拟服务和测试工具

详情请参阅 SDK 开发进度。

🤝 与 AI 框架集成

A2AMCP 旨在与以下对象协同工作：

• SplitMind - 最初的使用场景
• Claude Code（通过 MCP）
• 任何兼容 MCP 的 AI Agent
• 未来支持：LangChain、CrewAI、AutoGen

🔍 与 A2A 的区别

A2AMCP 虽然受到 Google A2A 协议的启发，但针对 AI 代码开发做出了特定的设计选择：

特性	Google A2A	A2AMCP
协议	基于 HTTP	MCP 工具
状态	无状态	Redis 持久化
重点	通用任务	代码开发
部署	每个 Agent 各自部署服务	单一共享服务

🚀 路线图

• 基于 Redis 的核心 MCP 服务
• 集成现代 MCP SDK 1.9.3
• 修正装饰器模式（@server.list_tools()、@server.call_tool()）
• Python SDK
• Docker 部署
• 已实现并测试全部 17 个 A2AMCP API 工具
• 用于监控的运行状况检查端点
• 用于测试连接性的验证脚本
• JavaScript/TypeScript SDK
• CLI 监控工具
• SplitMind 原生集成
• 框架适配器（LangChain、CrewAI）
• 企业级功能

🛠️ 故障排除

Agent 无法看到 mcp__splitmind-a2amcp__ 工具

1. 重启 Claude Desktop - MCP 连接会在启动时建立
2. 确认服务正在运行：docker ps | grep splitmind
3. 检查运行状况端点：curl http://localhost:5050/health
4. 运行验证脚本：python verify_mcp.py
5. 检查配置：确保 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 包含 A2AMCP 服务配置

常见问题

• “Tool 'X' not yet implemented” - 已在最新版本中修复，请拉取最新更改
• 连接失败 - 确保 Docker 正在运行，且端口 5050/6379 未被占用
• Redis 连接错误 - 等待 Redis 就绪（启动时约需 5-10 秒）

🤝 参与贡献

欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

开发环境设置

# Clone repository
git clone https://github.com/webdevtodayjason/A2AMCP
cd A2AMCP

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run tests
pytest

# Start development server
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up

📊 性能

• 可处理 100+ 个并发 Agent
• 消息传递耗时不到 1 秒
• 自动清理失效的 Agent
• 支持水平扩展

🔒 安全

• 项目隔离
• 可选身份验证（即将推出）
• 加密通信（路线图）
• 审计日志

📄 许可证

MIT 许可证 - 请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• 灵感来自 Google 的 A2A 协议
• 为 SplitMind 构建
• 由 Model Context Protocol 提供支持

📞 支持

• 问题：GitHub Issues
• 讨论：GitHub Discussions
• Discord：即将推出

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A2AMCP - 将孤立的 AI Agent 转变为协同工作的开发团队