AgentChat

MCP Server

AI‑powered multi‑agent conversation platform

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Updated 12 days ago

About

AgentChat is a modern, model‑centric chat system that supports multiple LLMs, knowledge retrieval, tool integration, and Model Context Protocol (MCP) servers. It enables real‑time, multi‑agent collaboration for advanced AI applications.

Capabilities

Resources

Access data sources

Tools

Execute functions

Prompts

Pre-built templates

Sampling

AI model interactions

MCP 集成示例

综述

AgentChat 是一套完整的现代化智能对话平台，专为在 Model Context Protocol (MCP) 生态中运行而设计。它通过提供多模型推理、知识库检索、工具调用以及完整的 MCP 服务器集成，解决了传统单一模型聊天系统在可扩展性、可靠性与业务定制化方面的痛点。对于需要将大语言模型嵌入企业工作流、构建多代理协作或快速原型化 AI 产品的开发者而言，AgentChat 成为一个“一站式”后端解决方案。

价值与核心优势

多模型无缝切换 – 支持 OpenAI、DeepSeek、Qwen 等主流模型，开发者可根据业务需求或成本约束自由切换，而不必改动前端逻辑。
智能 Agent 与多轮工具调用 – 内置的 Agent 框架可在对话中动态决定使用哪种工具，甚至支持 A → B → C 的依赖链式调用，让复杂任务拆解与执行更自然。
知识库检索 (RAG) – 通过向量化文档与实时检索，Agent 能在对话中即时引用外部知识，显著提升回答的准确性与专业度。
MCP 服务器集成 – 通过标准化的 MCP 接口，AgentChat 能被任何支持该协议的 AI 助手调用。开发者可以把 AgentChat 当作“可插拔”后端，轻松实现多服务协同与统一管理。
实时流式响应 – 采用 FastAPI 与 WebSocket，用户体验与传统聊天应用无异，且支持高并发场景。

关键功能

功能	说明
多代理协作	支持在同一对话中部署多个 Agent，每个 Agent 拥有独立角色与工具集合，能够并行或顺序完成复杂任务。
知识库管理	提供文档上传、格式解析（PDF/Markdown/DOCX/TXT）与向量化存储，支持多种检索策略。
工具生态	内置天气查询、图像生成等常用工具，并可自定义扩展，所有工具均通过统一接口暴露给 Agent。
MCP 服务器	完整实现 MCP 协议，支持资源、工具、提示与采样等接口，方便 AI 客户端调用。
多模型支持	通过配置文件可快速添加或替换后端模型，兼容 OpenAI API、DeepSeek 等。
流式对话	通过 WebSocket 实时推送生成文本，提升交互体验。

使用场景

企业内部助手 – 在客服、技术支持或人力资源等场景中部署多模型 Agent，自动完成知识查询与工具执行。
快速原型化 – 开发者可在几分钟内搭建一个支持自定义工具链的对话系统，验证业务需求。
跨服务协同 – 通过 MCP 接口将 AgentChat 与其他 AI 平台（如 Claude、GPT‑4o）无缝集成，实现统一的对话与工具调用。
知识密集型问答 – 利用 RAG 与自定义文档库，构建行业专属的问答系统，如医疗、法律或金融领域。

集成与工作流

在 AI 工作流中，AgentChat 通常充当后端“服务层”。前端或第三方 AI 助手通过 MCP 调用其 resources（模型列表）、tools（可执行工具）以及 prompt 与 sampling 配置。Agent 通过内部调度器根据对话上下文决定调用顺序，必要时递归地触发工具链。最终结果以流式 JSON 形式返回给调用方，保证了低延迟与可扩展性。

AgentChat 将传统聊天系统的功能模块化、标准化，并通过 MCP 协议实现与外部 AI 助