关于 Project NOVA 🚀
Project NOVA 是一个多 Agent AI 架构,通过 n8n 和 MCP 服务连接 25 个以上的专业 Agent。系统会将请求路由至对应领域的专家 Agent,用于控制知识库、数字音频工作站、智能家居和开发工具等。
主要功能
- 01连接 25 个以上专业 Agent
- 02通过 n8n 与 MCP 服务集成
- 03按领域将请求路由至对应 Agent
- 04包含系统提示词、Dockerfile 和工作流
- 05使用 Docker 容器运行
适用场景
- 01通过 Agent 查询和管理知识库
- 02管理数字音频工作站的设置与插件
- 03控制智能家居设备
MCP 相关
项目中的 MCP 服务负责 Agent 与外部应用之间的通信。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Project NOVA 🚀
欢迎来到 Project NOVA!此代码库包含一个多 Agent AI 架构,旨在通过 n8n 和 MCP 服务连接 25 个以上的专业 Agent。我们的目标是将请求路由给特定领域的专家,从而无缝控制各种应用,包括知识库、数字音频工作站(DAW)、家庭自动化系统和开发工具。
目录
概览
Project NOVA 集成了多个 AI Agent,助力提升工作流效率。通过连接各种工具和系统,它可以简化任务并提高效率。每个 Agent 都专攻特定领域,确保你获得满足需求的最佳协助。
功能
- 多 Agent 架构:连接 25 个以上的专业 Agent。
- 灵活集成:与 n8n 和 MCP 服务配合,实现顺畅运行。
- 特定领域的专业能力:根据你的需求将请求路由给合适的 Agent。
- 全面的生态系统:包含系统提示词、Dockerfile 和工作流。
- 易于使用:设计简便易用,可快速完成设置。
架构
Project NOVA 的架构由几个关键组件构成:
- Agent:每个 Agent 都专攻特定任务或领域。
- n8n 服务:作为工作流自动化工具,连接 Agent 并管理请求。
- MCP 服务:处理 Agent 与外部应用之间的通信。
- Docker 容器:为运行 Agent 提供一致的环境。

开始使用
按照以下步骤开始使用 Project NOVA:
-
克隆代码库:
git clone https://github.com/PradeepaRW/project-nova.git cd project-nova -
安装依赖项: 确保已安装 Docker。然后运行:
docker-compose up -d -
访问应用: 打开 Web 浏览器并访问
http://localhost:3000,即可使用该应用。
用法
Project NOVA 使用起来很简单。完成设置后,你可以通过用户界面或 API 与 Agent 交互。
- 选择 Agent:选择符合你需求的 Agent。
- 输入请求:提供必要的信息或命令。
- 获取协助:Agent 将处理你的请求并返回结果。
工作流
Project NOVA 附带预定义的工作流,帮助你快速上手。你可以根据具体需求自定义这些工作流。
工作流示例
- 家庭自动化:控制智能家居设备。
- 音乐制作:管理 DAW 设置和插件。
- 知识库管理:从知识库中查询和检索信息。
贡献
欢迎为 Project NOVA 做出贡献!如果你想帮助改进项目,请按照以下步骤操作:
- 复刻代码库:点击页面右上角的 Fork 按钮。
- 创建新分支:
git checkout -b feature/YourFeatureName - 进行更改:实现你的功能或修复问题。
- 提交更改:
git commit -m "Add your message here" - 推送到你的复刻仓库:
git push origin feature/YourFeatureName - 创建拉取请求:前往原始代码库并创建拉取请求。
许可证
本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。
联系
如有任何疑问或需要支持,请联系项目维护者:
- 电子邮件:[email protected]
- GitHub:PradeepaRW
发布版本
如需下载 Project NOVA 的最新版本,请访问我们的发布版本部分。在这里,您可以找到适用于您设置的必要文件并下载、运行。
您也可以查看发布版本部分,了解更新和新功能。
感谢您探索 Project NOVA!期待您的贡献和反馈。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。