crewai mcp

### CrewAI 中的 MCP 功能与组件介绍 CrewAI 是一种专注于多智能体协作的框架，其核心功能之一是通过 MCP（Multi-Model Coordination Platform）实现复杂任务的编排与执行。以下是关于 CrewAI 中 MCP 功能和组件的具体介绍： #### 1. **MCP 的核心功能** MCP 在 CrewAI 中扮演了协调多个 AI 智能体的关键角色。它能够将不同模型的能力整合到一个统一的工作流中，从而完成复杂的任务[^3]。具体来说，MCP 提供以下功能： - **多模型协同**：支持在一个工作流中调用多种 AI 模型，例如让 Claude 概括文本内容，再由 ChatGPT 生成回复模板[^4]。 - **异步任务处理**：通过异步调用机制，MCP 能够高效地管理并行任务，例如同时处理文件上传、OCR 解析和数据存储[^5]。 - **资源管理**：提供智能缓存策略和自动化资源清理功能，确保系统在高负载下仍能保持稳定运行[^5]。 #### 2. **CrewAI 的 MCP 组件** CrewAI 的 MCP 组件主要由以下几个部分组成： - **Agent 编排器**：负责定义和管理 Agent 团队（Crew），每个 Agent 可以承担特定的角色和职责。例如，`Content Writer` Agent 可以专注于生成学习材料[^1]。 - **Flow 引擎**：用于创建可靠的工作流（Agentic Workflow），确保任务按照预定顺序或条件执行。最新的 Flow 功能增强了工作流的灵活性和可靠性[^3]。 - **通信模块**：支持 Agent 之间的信息传递和协作，例如通过 `getDirections` 工具调用外部服务（如 Google Maps）获取路线信息[^2]。 - **集成接口**：提供与第三方服务和 API 的无缝集成能力，例如配置 API 密钥以访问不同的模型和服务[^5]。 #### 3. **部署与使用** 为了启动基于 CrewAI 和 MCP 的应用，用户需要完成以下步骤： ```bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 配置 API 密钥 export BRAVE_API_KEY="your-brave-key" export SEGMIND_API_KEY="your-segmind-key" export OPENAI_API_KEY="your-openai-key" # 启动 MCP 服务器 python servers/search_server.py & python servers/image_server.py & # 启动 Streamlit 应用 streamlit run streamlit_app.py ``` 这些命令将启动 MCP 服务器以及前端界面，便于用户与 AI 助手进行交互[^5]。 #### 4. **实际应用场景** CrewAI 的 MCP 功能在团队旅行规划助手案例中得到了充分体现。该系统可以通过多个 Agent 协作完成从路线查询到通知团队成员的所有任务。此外，MCP 还可以应用于客户服务工作流，通过多模型协同提升效率和用户体验[^4]。 ---