有人愿意来帮忙指点一下我做的一个 AI agent 吗（已开源）

[wha582]

代码已开源 https://github.com/waht41/auto_machine 欢迎 star

看了看 roo code 的源码，觉得很有收获，这个项目就是将 roo 从 vscode 插件迁移到了 electron 软件中，主要用途也从帮忙写代码到能自动完成各种工作流。此外还针对 roo 耗费 token 这一点做了些优化。

但项目还处于早期阶段，我也不确定能坚持走多远，希望大家能对这款软件提出宝贵的意见，包括代码设计方面，软件用途方面，以及你希望 AI agent 能解决什么问题等

其它更多细节的内容可以点开链接看看 readme

[wha582]

更新，已打出 windows 测试包 https://github.com/waht41/auto_machine/releases/tag/0.0.0 有兴趣的可以尝试一下，并提出意见

[TheBlind]

请问 MCP 是咋实现的，有没有啥文章吗？已 star

[IDAEngine]

@TheBlind https://github.com/modelcontextprotocol/servers

[TheBlind]

@IDAEngine get

[wha582]

@TheBlind 另外我补充一下，npx @modelcontextprotocol/create-server note-server 可以直接创建一个简易的 mcp 服务样例。
MCP 基本就是类似 http 的标准化协议。

[TheBlind]

@wha582 其实我不是很明白 mcp 是怎么和大模型接入的，fucontion call 实现是直接在大模型的 会话里加 tools

[wha582]

@TheBlind 我这里是把 mcp 作为一个普通的 tool 调用了。
具体来说就是让大模型输出结构化语言，比如
```yaml
- tool: MCP
cmd: call_tool
server: "weather-server"
mcp_tool: "weather"
arguments:
city: "北京"
date: "2021-08-01"
```
收到这类回复后，auto_machine 会解析结构化语言为对应的函数，然后调用即可。
roo 是使用 xml 作为结构化语言
<use_mcp_tool>
<server_name>server name here</server_name>
<tool_name>tool name here</tool_name>
<arguments>
{
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

其它的不清楚，不过 mcp 就是单纯的对普通接口做了一些规范，直接包成一个函数使用 function_call 也没问题。

[TheBlind]

@wha582 okk