mcp-agent

它做什么

• 在 MCP server 之上做可组合的工作流模式——map-reduce、orchestrator、evaluator-optimizer、router 等——server 是一等公民工具
• 用 FastMCP 兼容的 API 创建 MCP server，还能把 agent 本身暴露成 MCP server
• MCP 能力面完整：tools、resources、prompts、notifications，外加 OAuth、sampling、elicitation、roots
• 基于 Temporal 的持久执行，不改任何 API；beta 的云部署路径（或 mcp-c 托管运行时）把每个应用都发布成 MCP server
• CLI 脚手架：uvx mcp-agent init 生成起步项目，uvx mcp-agent deploy 负责发布

什么时候用

要在 MCP server 之上搭生产级 agent、又不想手写编排的 Python 团队——需要工作流模式与持久执行；以及想把整个 agent 当成一个普通 MCP server 对外提供的人。

如何上手

# 需要 uv（或 pip）
uv add "mcp-agent"
# 或：pip install mcp-agent

# 可选的模型 provider 扩展：
uv add "mcp-agent[openai, anthropic, google, azure, bedrock]"

# 生成起步项目：
uvx mcp-agent init --template basic --dir my-first-agent

注意事项

配置以 YAML 为先（mcp_agent.config.yaml 里的 mcp.servers 块），另有独立的 secrets YAML——不是纯 Python 的接线方式。README 给云部署路径标注了 beta。模型 provider 调用用自己的密钥，经 secrets 文件或启动环境提供。