开发automcp库和平台，快速将agent项目部署为MCP服务器
我们开发了一个库和平台，可以快速将现有agent项目转换并部署为MCP服务器。
目前看到的多数MCP服务器都是在独立项目中实现的工具。为了让更多工具（尤其是agent和多agent工作流）接入MCP，我认为重要的是让AI工程师能够在现有agent框架中继续原型开发，并在准备就绪时以最小转换量进行部署。
因此我们创建了automcp库，您可以将其作为依赖添加到现有项目中（目前支持CrewAI、LangGraph、Llama Index、OpenAI Agents SDK、Pydantic AI、mcp-agent，更多即将支持）。只需运行一个CLI命令创建run_mcp.py文件，进行一些修改，然后运行即可在本地启动服务器。您可以将run_mcp.py视为Heroku的Procfile、Codespaces配置、Pulumi/AWS CDK风格的IaC。
我们还创建了一个部署平台演示，您可以在其中输入项目的GitHub URL，一键部署，并获取一个托管SSE服务器的URL，可用于Cursor等MCP客户端。可以将其视为MCP服务器的Vercel。
目前用户仍需要一些手动步骤，这些步骤可以进一步自动化，但我想听听大家是否认为它有用？automcp未来还有一些有趣的发展方向，例如为项目中的每个编排器、agent和工具自动创建MCP服务器（而不是一个单一的MCP服务器）。
https://
x.com/richardblythma
n/status/1911819219814989911
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目前看到的多数MCP服务器都是在独立项目中实现的工具。为了让更多工具（尤其是agent和多agent工作流）接入MCP，我认为重要的是让AI工程师能够在现有agent框架中继续原型开发，并在准备就绪时以最小转换量进行部署。
因此我们创建了automcp库，您可以将其作为依赖添加到现有项目中（目前支持CrewAI、LangGraph、Llama Index、OpenAI Agents SDK、Pydantic AI、mcp-agent，更多即将支持）。只需运行一个CLI命令创建run_mcp.py文件，进行一些修改，然后运行即可在本地启动服务器。您可以将run_mcp.py视为Heroku的Procfile、Codespaces配置、Pulumi/AWS CDK风格的IaC。
我们还创建了一个部署平台演示，您可以在其中输入项目的GitHub URL，一键部署，并获取一个托管SSE服务器的URL，可用于Cursor等MCP客户端。可以将其视为MCP服务器的Vercel。
目前用户仍需要一些手动步骤，这些步骤可以进一步自动化，但我想听听大家是否认为它有用？automcp未来还有一些有趣的发展方向，例如为项目中的每个编排器、agent和工具自动创建MCP服务器（而不是一个单一的MCP服务器）。
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