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 claude3、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 --help6、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。"