rinadelph/agent-mcp
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Agent-MCPは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて協調的かつ効率的なAIコラボレーションを可能にするマルチエージェントシステム構築のフレームワークです。
概要
🚀 : このフレームワークは、高度なマルチエージェントオーケストレーション機能を必要とする経験豊富なAI開発者向けに設計されています。Agent-MCPにはAIコーディングワークフロー、MCPプロトコル、分散システムの概念への精通が必要です。私たちはドキュメントと使いやすさの向上に積極的に取り組んでいます。AI支援開発が初めての方は、よりシンプルなツールから始めて、高度なマルチエージェント機能が必要なときにまた戻ってくることを検討してください。💬: Discordで私たちとつながり、サポートを受け、経験を共有し、マルチエージェントシステムを構築する他の開発者と協力してください。 協調AIソフトウェア開発のためのマルチエージェントコラボレーションプロトコル。 Think - 複数のAIエージェントが共有コンテキスト、インテリジェントなタスク管理、リアルタイムの可視化を通じて協力する生きたナレッジグラフです。専門エージェントが並行して動作し、コンクテスクを失ったりお互いの作業を踏みにじったりすることなく、コードベースが進化していく様子を見守ってください。
概要（AI 翻訳）
🚀 高度なツール通知:このフレームワークは、高度なマルチエージェントオーケストレーション機能を必要とする経験豊富なAI開発者向けに設計されています。Agent-MCPはAIコーディングワークフロー、MCPプロトコル、分散システムの概念に精通していることが求められます。私たちはドキュメント化と使いやすさの向上に積極的に取り組んでいます。AI支援開発が初めての方は、よりシンプルなツールから始め、高度なマルチエージェント機能が必要なときに戻ってくることを検討してください。
💬 コミュニティに参加しよう:Discordでつながり、サポートを受け、経験を共有し、マルチエージェントシステムを構築する他の開発者と協力しましょう。
協調AIソフトウェア開発のためのマルチエージェントコラボレーションプロトコル。
AIエージェントのためのObsidianを思い浮かべてみてください。複数のAIエージェントが共有コンテキスト、インテリジェントなタスク管理、リアルタイムの可視化を通じて協力する生きた知識グラフです。専門的なエージェント同士が並行して動作し、文脈を失ったりお互いの作業を踏みにじったりすることなく、コードベースが進化していく様子を見守ってください。
なぜ複数のエージェントを?
哲学的な問題を超えて、従来のAIコーディングアシスタントには実務的な制約があります。
- 大規模コードベース上のコンテキストウィンドウオーバーフロー
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Agent-MCP
🚀 Advanced Tool Notice: This framework is designed for experienced AI developers who need sophisticated multi-agent orchestration capabilities. Agent-MCP requires familiarity with AI coding workflows, MCP protocols, and distributed systems concepts. We’re actively working to improve documentation and ease of use. If you’re new to AI-assisted development, consider starting with simpler tools and returning when you need advanced multi-agent capabilities.
💬 Join the Community: Connect with us on Discord to get help, share experiences, and collaborate with other developers building multi-agent systems.
Multi-Agent Collaboration Protocol for coordinated AI software development.
Think Obsidian for your AI agents - a living knowledge graph where multiple AI agents collaborate through shared context, intelligent task management, and real-time visualization. Watch your codebase evolve as specialized agents work in parallel, never losing context or stepping on each other’s work.
Why Multiple Agents?
Beyond the philosophical issues, traditional AI coding assistants hit practical limitations:
- Context windows overflow on large codebases
- Knowledge gets lost between conversations
- Single-threaded execution creates bottlenecks
- No specialization - one agent tries to do everything
- Constant rework from lost context and confusion
The Multi-Agent Solution
Agent-MCP transforms AI development from a single assistant to a coordinated team:
Real-time visualization shows your AI team at work - purple nodes represent context entries, blue nodes are agents, and connections show active collaborations. It’s like having a mission control center for your development team.
Core Capabilities
Parallel Execution
Multiple specialized agents work simultaneously on different parts of your codebase. Backend agents handle APIs while frontend agents build UI components, all coordinated through shared memory.
Persistent Knowledge Graph
Your project’s entire context lives in a searchable, persistent memory bank. Agents query this shared knowledge to understand requirements, architectural decisions, and implementation details. Nothing gets lost between sessions.
Intelligent Task Management
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →設定
{
"mcpServers": {
"agent-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "-m", "agent_mcp.cli", "--port", "8080"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
}
}
}
}