基于cooragent的旅游多智能体的MCP组件安装与其开发

参考文章：使用 Cooragent 构建多智能体旅游规划服务-CSDN博客https://blog.csdn.net/decipher_wang/article/details/148058602

1、AMAP（高德导航）

创建api_key即可

2、excel（Excel 文件操作）

在cmd中使用下面命令安装，可全局使用

npx -y @smithery/cli install @negokaz/excel-mcp-server --client claude

3、filesystem（文件系统操作）

**（1）**装MCP文件系统服务器

MCP文件系统服务器是官方提供的Node.js服务器，可以通过npm自动安装。不需要手动安装，只需要在配置文件中指定即可。

（2）修改MCP配置文件

我需要修改您项目中的 config/mcp.json 文件，添加filesystem服务器配置：

"filesystem": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
          "C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/generated_projects"
        ]
      }

（3）配置说明

新增的filesystem服务器配置解释：

• "filesystem": 服务器名称，您可以自定义

• "command": "npx": 使用npx命令来运行服务器

• "args": 参数数组

• "-y": 自动确认安装

• "@modelcontextprotocol/server-filesystem": 官方文件系统服务器包

• "/Users/a1/work/cooragent/generated_projects": 您指定的允许写入的目录

4、word（Word 文档操作）

（1）克隆仓库

cd cooragent/src/tools  
git clone git@github.com:MeterLong/MCP-Doc.git

注意：这里使用的是SSH克隆方式，如果您没有配置SSH密钥，可以使用HTTPS方式：
cd cooragent/src/tools  
git clone https://github.com/MeterLong/MCP-Doc.git

（2）安装Python依赖

进入克隆的项目目录并安装依赖：

cd MCP-Doc
pip install -r requirements.txt

（3）配置MCP服务

在您的 config/mcp.json 文件中添加word服务器配置。根据文章示例，需要在 args 中填入 server.py 的完整路径：

"word": {
        "command": "python",
        "args": ["C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools/MCP-Doc/server.py"]
      }

（4）完整的安装命令序列

基于您的工作目录，完整的安装步骤应该是：

# 进入tools目录
cd C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools

# 克隆MCP-Doc项目
git clone https://github.com/MeterLong/MCP-Doc.git

# 进入项目目录
cd MCP-Doc

# 安装Python依赖（如果有requirements.txt的话）
pip install -r requirements.txt

# 或者安装常见的Word处理依赖
pip install python-docx fastapi uvicorn

（5）验证安装

可以通过以下方式验证安装是否成功：

# 测试server.py是否可以正常运行
python C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools/MCP-Doc/server.py --help

完成这些步骤后，Word文档操作功能就应该可以在您的Cooragent系统中正常使用了。

5、Image Downloader MCP服务器安装步骤

（1）克隆项目

根据文章中的说明，首先需要克隆mcp-image-downloader项目：

cd cooragent/src/tools  
git clone https://github.com/qpd-v/mcp-image-downloader.git  
cd mcp-image-downloader  
npm install  
npm run build

（2）配置MCP服务

"image-downloader": {
        "command": "node",
        "args": ["C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools/mcp-image-downloader/build/index.js"]
      }

（3）验证安装

检查安装是否成功：

# 检查构建结果
ls "C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools/mcp-image-downloader/build/" | Format-List

# 测试是否可以运行
node C:/Users/Administrator/Desktop/yiqihecheng/gitagent/cooragent-main/src/tools/mcp-image-downloader/build/index.js --help

6、构建旅游智能体

全部完成后，运行cli.py文件

python cli.py

然后：通过 cli 构建四个专用智能体，每个智能体均采用 agent_workflow 任务类型。

（1）交通规划智能体

run-l --debug --user-id test --task-type agent_workflow  --message "创建交通规划智能体：根据行程或其他智能体输出，安排出发/到达时间、路线、票价等，输出详尽交通计划。"

（2）行程设计智能体

run-l --debug --user-id test --task-type agent_workflow --message "创建行程设计智能体：根据目的地和用户偏好，推荐景点、给出理由及照片 URL，并设计详细日程。"

（3）费用计算智能体

run-l --debug --user-id test --task-type agent_workflow  --message "创建费用计算智能体：统计交通、住宿、门票、餐饮等所有花销，输出预算明细与总花费。"

（4）结果整合智能体

run-l --debug --user-id test --task-type agent_workflow --message "创建报告整合智能体：汇总上述三个智能体结果，生成含文字、表格、景点图片的 Word 文档，并保存本地。"

7、多智能体协同规划

run-l --debug --user-id test --task-type agent_workflow --message "我计划于 2025-05-22 至 2025-05-26，从上海出发前往北京游玩五天。请生成包含往返低价航班、食宿、景点推荐与预算等的详细旅游规划，最终以 Word 文档形式保存至桌面。"