Agent Cortex（灵枢）

v0.1.0 Early Access — 核心链路可用（ReAct + Hub + MCP + HTTP API）；企业级鉴权、大型 Swagger 工具过滤等能力仍在演进，见下方路线图。

OpenAPI 驱动的 MCP 智能体中枢 — 传入 Swagger/OpenAPI，启动 MCP 服务，通过对话调用后端 API，为用户提供自然语言智能服务。

中文名灵枢：位于用户与业务 API 之间的调度层，负责理解意图、调用工具、汇总结果。默认以 ReAct + MCP 为主路径；复杂多步编排（Plan / Reflection）作为可选进阶能力保留在仓库中。

特性

Swagger → MCP：基于 FastMCP 从 OpenAPI/Swagger 动态生成 MCP 工具，换 API 只需改环境变量
ReAct 主路径：澄清需求、查询列表、调用写接口、解释业务错误（403/400 等），均在 ReAct 工具循环内完成
Hub 轻量编排：路由、多轮会话、执行结果写入对话历史
通用 MCP 设计：工具目录、参数提示、Plan 提示词均来自运行时 schema，不绑定某一固定业务或 Swagger
可选能力：PlanExecute（多步计划与 Gate B 校验）、Reflection（审查与修订重跑）、Memory / RAG（env 配置启用）

架构概览

用户
  │
  ▼
Hub（路由 · 会话 · 回复汇总）
  │
  ▼
ReAct（默认）────── MCP Server ← OpenAPI / Swagger
  │                      │
  │                      ▼
  │                 业务 REST API
  │
  └─► [可选] Plan → Execute → Reflection

模块	默认	说明
ReAct	✅ 启用	流式 LLM + MCP 工具循环，日常对话与 API 调用
Hub	✅ 启用	`clarify_only` / `direct_reply` /（可选）`plan_execute`
Plan + Execute	按需	显式多步编排、步骤依赖、组参、执行前缺参拦截
Reflection	按需	审查 deliverable，支持修订重跑
Memory / RAG	按需	长期记忆、知识库检索（需配置 Neo4j / Qdrant 等）

推荐用法：开源快速体验与多数业务场景使用 ReAct + Hub + MCP 即可；当任务固定为多步流水线、需要 step trace 或自动补跑时，再启用 Plan / Reflection。

快速开始

环境要求

Python 3.12+
uv（推荐）或 pip

1. 安装依赖

推荐（与 uv.lock 一致）：

uv sync

或使用 pip：

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env，至少填写 OPENAI_API_KEY；对接业务 API 时填写 MCP_*

最小可运行配置（无需 Qdrant / Neo4j）：

OPENAI_API_KEY=sk-...
CORTEX_ENABLE_LONG_TERM_MEMORY=0
MCP_SWAGGER_URL=https://your-api.example.com/swagger/v1/swagger.json
MCP_BASE_URL=https://your-api.example.com

完整变量说明见 .env.example 与下方配置表。

未配置 MCP_SWAGGER_URL 时，MCP 子进程会回退到 Petstore 示例 spec。

3. 启动对话 REPL

PYTHONPATH=. uv run python main.py

同一 session_id 下 ReAct 会加载上一轮对话历史；Plan 执行完成的摘要也会写入会话存储（若已配置 data/memory.db）。

4. 启动 HTTP API（企业后端 / 前端 BFF 对接）

PYTHONPATH=. uv run python server.py
# 或
PYTHONPATH=. uv run uvicorn agents.api.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

可选环境变量：CORTEX_API_HOST、CORTEX_API_PORT（默认 0.0.0.0:8000）。

健康检查

curl http://127.0.0.1:8000/health

非流式对话

curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <用户或网关 Token>" \
  -H "X-Session-Id: user-001-conv-abc" \
  -d '{"message":"帮我查最近订单","stream":false}'

SSE 流式（stream: true 默认）：响应 text/event-stream，事件类型包括 text_delta、tool_call、tool_result、phase、turn_complete、error。

企业接入建议：前端 → 企业后端（验 JWT）→ 本 API，Header 透传 Authorization；session_id 可通过 body 或 X-Session-Id 指定。当前 MCP 下游仍使用 .env 的 MCP_TOKEN（按请求 Token 透传至 MCP 为后续扩展）。

交互式文档：启动后访问 http://127.0.0.1:8000/docs。对话页面：http://127.0.0.1:8000/。

5. 运行测试

uv run python -m unittest tests.test_param_readiness tests.test_transport_errors tests.test_api_events -v

工作流程（默认 ReAct 路径）

用户输入自然语言需求
ReAct 结合 MCP 工具目录（name / description / parameters）澄清或调用 API
读操作（列表、详情）优先用于补全 ID 与可选项；写操作在参数齐备且用户确认后调用
Hub 输出 direct_reply 或 clarify_only，将结果展示给用户
多轮对话从 SQLite 会话历史继续

当 ReAct 输出 general_task 且未标记 react_tool_done 时，Hub 会进入 Plan → Execute →（可选）Reflection 管线（当前实测中多数任务在 ReAct 内即可完成）。

项目结构（摘要）

agents/
  react/          # ReAct 意图澄清 + MCP 工具循环（默认执行引擎）
  hub/            # 中枢路由与回复组合
  plan/           # [可选] PlanExecute、组参、Gate B
  reflection/     # [可选] 质量审查与修订建议
  app/bootstrap.py
mcp_adapter/      # OpenAPI → MCP 子进程（FastMCP）
tools/            # ToolRegistry、param_hints、transport_errors
memory/           # 会话存储、长期记忆（可选）
retrieval/        # 知识库 RAG（可选）
main.py           # Hub REPL 入口

配置说明

变量	说明
`MCP_SWAGGER_URL`	OpenAPI / Swagger 文档 URL 或本地路径
`MCP_BASE_URL`	下游 API 根地址（spec 无法推断时必填）
`MCP_TOKEN`	调用下游 API 的 Bearer Token
`OPENAI_API_KEY`	LLM API Key
`OPENAI_BASE_URL` / `OPENAI_MODEL`	兼容网关与模型名
`HUB_MAX_REVISION_ROUNDS`	Reflection 修订重跑轮数（默认 `1`）
`NEO4J_` / `QDRANT_`	长期记忆与向量库（可选，未配置时可仅用 SQLite 会话）
`CORTEX_AGENT_LOG`	开启 Agent / MCP 调试日志
`CORTEX_API_HOST` / `CORTEX_API_PORT`	HTTP 服务监听地址（默认 `0.0.0.0:8000`）
`CORTEX_DEFAULT_SESSION_ID`	未传 session 时的默认 namespace（默认 `mem:tester_id:default`）
`CORTEX_SESSION_ID_TEMPLATE`	短 session 键套入模板（默认 `mem:{session_id}:default`）
`CORTEX_MEMORY_DB`	SQLite 会话库路径（默认 `data/memory.db`）
`CORTEX_KB_DIR`	知识库向量索引持久化目录（Chroma；默认 `data/knowledge_db`）
`CORTEX_RAG_DOCS`	RAG 源文档路径（逗号分隔文件或目录）；配置后自动开启 RAG 并在 Hub 启动时入库
`CORTEX_ENABLE_RAG`	可选：`0` 强制关闭 RAG；`1` 在无文档路径时仅启用已有索引检索
`CORTEX_ENABLE_LONG_TERM_MEMORY`	是否启用长期记忆（Qdrant episodic/semantic + Neo4j associative；默认 `false`，仅 SQLite 会话）

后续计划在 env 中补充：ENABLE_PLAN、ENABLE_REFLECTION、MCP 工具 tag 过滤等，便于上百接口场景下控制暴露给 LLM 的工具集。

与同类项目的关系

Swagger → MCP：与 FastMCP、openapi-mcp、openapi-to-mcp 等同类；本项目使用 FastMCP 并针对 HTTP 状态、业务错误做了适配
MCP + Agent：与 mcp-agent、IDE + MCP 类似；差异在于提供 Hub、可选 Plan/Reflection、会话与记忆集成
定位：不是「又一个 OpenAPI 转 MCP 工具」，而是 可对接任意 OpenAPI 的对话式 API 智能服务框架

路线图

OpenAPI → MCP（FastMCP）
ReAct 全 MCP 工具调用 + 参数澄清提示
Hub 多轮会话与 Plan 结果写入历史
env 开关：默认 ReAct-only，Plan/Reflection 可选
MCP 工具过滤（按 tag / 数量限制），适配大型 Swagger
完善 .env.example 与部署文档
企业集成：JWT / SSO 透传、多租户、审计日志（插件或扩展层）

开源与贡献

欢迎 Issue 与 PR。企业级鉴权、工作流持久化等能力将按「核心开源 + 扩展可选」方式演进，避免把 JWT、SSO 等强绑定逻辑塞进默认路径。

许可证

Apache License 2.0

Agent Cortex（灵枢）