# Roteador de Agentes Multi-MCP

> Uma aplicação Streamlit que demonstra o padrão multi-agente + MCP: agentes de IA especializados que se conectam a diferentes servidores MCP para lidar com tarefas específicas de domínio.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/multi-mcp-agent-router
- Categoria: Agentes MCP
- Dificuldade: Avançado
- Modelos: Claude
- Frameworks: -
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: ANTHROPIC_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

# Multi-MCP Agent Router

Uma aplicação Streamlit que demonstra o padrão **multi-agent + MCP**: agentes de IA especializados que se conectam a diferentes servidores MCP para lidar com tarefas específicas de domínio.

Em vez de um único agente com todas as ferramentas, o router envia o teu pedido a um **especialista** - um revisor de código, auditor de segurança, investigador ou engenheiro BIM - cada um com acesso apenas às ferramentas MCP de que precisam.

## Funcionalidades

- **4 Agentes Especializados**: Revisor de Código, Auditor de Segurança, Investigador e Engenheiro BIM
- **Roteamento de Ferramentas MCP**: Cada agente conecta-se a diferentes servidores MCP (GitHub, sistema de ficheiros, fetch, etc.)
- **Seleção de Agentes**: Roteamento automático com base no tipo de consulta, ou seleção manual de agentes
- **Respostas em Streaming**: Saída em tempo real de Claude através da API da Anthropic
- **Memória de Conversação**: Histórico de conversação por agente dentro de uma sessão

## Arquitetura

```
User Query
    |
    v
[Router] --> Classifies intent
    |
    +-- Code Review  --> GitHub MCP + Filesystem MCP
    +-- Security     --> GitHub MCP + Fetch MCP  
    +-- Research     --> Fetch MCP + Filesystem MCP
    +-- BIM/Revit    --> Custom MCP (named pipes)
```

## Configuração

### Requisitos

- Python 3.10+
- Chave da API da Anthropic
- Servidores MCP (opcional - a aplicação funciona com ou sem eles)

### Instalação

1. Clona este repositório:

```bash
   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   cd mcp_ai_agents/multi_mcp_agent_forge
   ```

```markdown
# Instalação de Dependências

Para instalar as dependências necessárias, executa o seguinte comando:

```bash
npm install
```

Isto irá instalar todas as bibliotecas e pacotes necessários para o funcionamento do projeto.
```

```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

```markdown
# 3. Executa a aplicação:

Para executar a aplicação, segue os seguintes passos:

1. Certifica-te de que tens todas as dependências instaladas.
2. Abre o terminal e navega até ao diretório do projeto.
3. Executa o seguinte comando:

   ```bash
   npm start
   ```

4. A aplicação deve abrir automaticamente no teu navegador padrão. Se não abrir, visita `http://localhost:3000`.

## Problemas comuns

- **A aplicação não inicia**: Verifica se todas as dependências estão instaladas corretamente.
- **Erro de porta ocupada**: Se a porta 3000 já estiver em uso, podes mudar a porta no ficheiro de configuração.

## Parar a aplicação

Para parar a aplicação, simplesmente pressiona `Ctrl + C` no terminal onde a aplicação está a correr.
```

```bash
   streamlit run agent_forge.py
   ```

4. Introduz a tua chave de API da Anthropic na barra lateral e começa a fazer perguntas.

## Como Funciona

1. **Definições de Agente**: Cada agente tem um nome, um prompt de sistema e uma lista de configurações de servidores MCP.
2. **Roteador**: Classifica a consulta do utilizador e seleciona o melhor agente.
3. **Conexão MCP**: O agente selecionado conecta-se aos seus servidores MCP atribuídos.
4. **Execução**: Claude processa a consulta com acesso às ferramentas específicas do agente.
5. **Resposta**: Os resultados são enviados de volta à interface do Streamlit.

## Extensão

Adiciona novos agentes definindo-os no dicionário `AGENTS`:

```python
AGENTS["my_agent"] = Agent(
    name="My Agent",
    description="Handles X tasks",
    system_prompt="You are an expert in X...",
    mcp_servers=[{"command": "npx", "args": ["-y", "@some/mcp-server"]}]
)
```

## Créditos

Inspirado por [cadre-ai/Agent Forge](https://github.com/WeberG619/cadre-ai) - um framework multi-agente de produção para Claude Code com 17 agentes especializados, memória persistente e automação de desktop.

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