Sequential Thinking Multi-Agent System (MAS)
Реализует последовательный процесс мышления с помощью многоагентной системы для глубокого анализа и декомпозиции проблем
Описание
Это продвинутая многоагентная система (MAS) на фреймворке Agno для MCP-сервера, эволюционировавшая от простого трекинга состояний. Координирующий агент управляет специализированными агентами (Planner, Researcher, Analyzer, Critic, Synthesizer) для активной обработки мыслей, включая ревизии и ветвление. Интеграция с Exa для исследований, валидация Pydantic, структурированное логирование. Подходит для сложного анализа, синтеза идей и решения задач в AI-пайплайнах. Технологии: Python 3.10+, Agno, FastMCP. Высокое потребление токенов за глубину.
Возможности
Координация агентов
Центральный координатор распределяет задачи по специализированным агентам для анализа и синтеза мыслей.
Обработка последовательных мыслей
Валидация и логирование входных мыслей с поддержкой нумерации, ревизий и обновления истории.
Ветвление и ревизии
Поддержка альтернативных путей мышления и корректировки предыдущих шагов для нюансированного анализа.
Интеграция внешних инструментов
Доступ к Exa через Researcher для динамического сбора информации и исследований.
Синтез и рекомендации
Объединение результатов агентов в cohesive вывод с指导 для следующего шага LLM.
Установка
- Клонируйте репозиторий:
git clone git@github.com:FradSer/mcp-server-mas-sequential-thinking.git && cd mcp-server-mas-sequential-thinking. - Установите переменные окружения в .env (LLM_PROVIDER, API-ключи: DEEPSEEK_API_KEY и т.д., EXA_API_KEY для исследований).
- Создайте виртуальное окружение:
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate. - Установите зависимости:
uv pip install -r requirements.txt(или pip). - Запустите:
uv run mcp-server-mas-sequential-thinkingилиpython main.py. Конфигурация MCP-клиента: укажите в JSON mcpServers с command, args и env.