Agents

本指南演示如何使用 Robyn 的 MCP（Model Context Protocol）实现来构建 AI 驱动的代理（agents）。

概览

代理系统将诸如 Claude Desktop 等 AI 助手连接到你的开发环境，提供无缝访问以下功能：

文件系统操作（读取、搜索、整理）
任务与笔记管理
系统监控与 git 集成
网页内容抓取与分析
上下文感知的代码分析

快速开始

启动 MCP 服务器：
```
python examples/agents.py
```
将你的 AI 助手连接到 http://localhost:8080/mcp
开始使用自然语言命令：
- "What files are in my projects directory?"
- "Show me my recent git commits"
- "Create a note about today's standup meeting"
- "What processes are using the most CPU?"
- "Add a task to review the quarterly report"

配置

助手会在用户目录下创建如下结构：

~/Documents/
├── notes/           # Markdown 笔记
└── tasks.json      # 任务列表

~/projects/          # 开发项目
├── project1/
└── project2/

安全

仅限访问用户主目录的文件
安全的数学表达式求值
对所有文件操作进行路径校验
仅读的 git 操作

可用资源

文件系统

fs://{path} - 读取用户主目录下的文件
fs://dir/{path} - 列出目录内容

Git 集成

git://repo/{repo_name} - 仓库状态与提交信息

系统监控

system://processes - 正在运行的进程
system://stats - 系统统计信息

可用工具

create_note(title, content, tags) - 创建 Markdown 笔记
add_task(task, priority, due_date) - 添加任务
complete_task(task_id) - 标记任务为完成
search_files(query, directory) - 搜索文件内容
fetch_url_content(url, max_length) - 下载网页内容

可用提示语（Prompts）

analyze_file_structure(directory) - 生成项目结构分析
code_review_request(file_path, focus_area) - 发起代码审查请求
task_prioritization(context) - 组织并优先排序任务

依赖项

可选的增强功能：

pip install psutil  # 增强的系统监控

示例场景

开发工作流

"Analyze my projects directory and help prioritize work based on recent activity"

项目分析

"Review my web-app project structure and suggest improvements"

会议笔记

"Create a note about today's architecture review with key decisions"

代码搜索

"Find all files mentioning 'authentication' and summarize approaches"

任务管理

"Add high-priority task to refactor user service, due Friday"

集成收益

将 AI 助手与开发环境连接能够实现：

原生的文件系统浏览
基于上下文的项目对话
个性化的代码建议
实时任务管理
针对工作区的代码审查

高级功能

该 MCP 实现包括：

支持参数提取的 URI 模板
从类型提示自动生成的 schema
异步/同步操作处理器
符合 MCP 的错误处理
类型安全的参数传递

可按需通过自定义资源、工具和提示扩展以适配你的工作流。