
BMAD Agent FastMCP Service
A professional AI agent system that provides 10+ specialized agents and 25+ MCP tools to support development workflows in Cursor IDE, with dual LLM mode support (built-in and DeepSeek API).
README
🎯 BMAD Agent FastMCP Service
🎯 BMAD 方法论
本项目基于 BMAD-METHOD 构建,这是一个强大的业务模型和架构开发方法论。
🚀 Important: Keep Your BMad Installation Updated
Stay up-to-date effortlessly! If you already have BMad-METHOD installed in your project, simply run:
npx bmad-method install
# OR
git pull
npm run install:bmad
📦 First Time Installation
If you're new to BMAD-METHOD, visit the official repository for complete installation and setup instructions:
👉 BMAD-METHOD Official Repository
The BMAD-METHOD provides:
- 🎯 Structured business analysis frameworks
- 🏗️ Architecture design patterns
- 📋 Project management templates
- 🔄 Workflow automation tools
- 📊 Quality assurance checklists
🚀 企业级智能服务 - 基于 FastMCP 框架的专业 AI 智能体服务,支持双 LLM 模式,提供 25+ 个专业 MCP 工具和 10 个专业智能体,与 Cursor IDE 无缝集成。
🌟 核心特性
- 🎯 10 个专业智能体:业务分析师、架构师、全栈开发者、产品经理、QA 工程师等
- 🔧 25+ 个 MCP 工具:智能体管理、工作流程控制、任务执行等
- 🔄 双 LLM 模式:支持 Cursor 内置 LLM 和 DeepSeek API 动态切换
- 📋 6 个工作流程:全栈开发、API 开发、数据分析等完整流程
- 🎯 即插即用:与 Cursor IDE 无缝集成
🚀 快速开始
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 配置环境
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 编辑环境变量(可选)
# USE_BUILTIN_LLM=true # 使用内置 LLM(默认)
# DEEPSEEK_API_KEY=your_key # DeepSeek API Key(可选)
3. 启动服务
python bmad_agent_mcp.py
4. Cursor 集成
参考 docs/CURSOR_USAGE_GUIDE.md
进行 Cursor IDE 集成配置。
⚡ 核心特性
- 🎯 10 个专业智能体:业务分析师、架构师、开发者、产品经理等
- 🔧 25 个 MCP 工具:智能体管理、工作流程控制、任务执行、模板处理
- 🔄 双 LLM 模式:支持 Cursor 内置 LLM 和 DeepSeek API 动态切换
- 📋 6 个工作流程:全栈开发、API 开发、数据分析等完整流程
- 🎯 即插即用:与 Cursor IDE 无缝集成
🔄 LLM 模式切换
内置 LLM 模式(默认)
- ✅ 使用 Cursor IDE 内置 LLM
- ✅ 无需外部 API 调用
- ✅ 响应更快,无网络延迟
- ✅ 无 API 费用
外部 API 模式
- ✅ 使用 DeepSeek API
- ✅ 更强的推理能力
- ✅ 支持更复杂的任务
- ⚠️ 需要 API Key 和网络连接
切换方法
# 在 Cursor 中使用
switch_llm_mode('builtin') # 切换到内置模式
switch_llm_mode('external') # 切换到外部模式
get_llm_mode_info() # 查看模式信息
🛠️ 主要 MCP 工具
智能体管理
list_agents()
- 列出所有智能体get_agent_details(agent_id)
- 获取智能体详情activate_agent(agent_id)
- 激活智能体call_agent_with_llm(agent_id, task)
- 调用智能体执行任务
工作流程
list_workflows()
- 列出所有工作流程start_workflow(workflow_id)
- 启动工作流程get_workflow_status()
- 获取工作流程状态advance_workflow_step()
- 推进工作流程
LLM 功能
switch_llm_mode(mode)
- 切换 LLM 模式get_llm_mode_info()
- 获取模式信息get_system_status()
- 获取系统状态
任务和模板
list_tasks()
- 列出所有任务execute_task(task_id)
- 执行任务list_templates()
- 列出所有模板get_template(template_name)
- 获取模板内容
📊 项目结构
📂 根目录
├── 📄 bmad_agent_mcp.py # 主服务文件
├── 📄 llm_client.py # LLM 客户端
├── 📄 utils.py # 工具函数
├── 📄 requirements.txt # 依赖文件
├── 📂 .bmad-core/ # 核心数据结构
├── 📁 docs/ # 文档目录
├── 📁 tests/ # 测试目录
└── 📁 archive/ # 归档目录
📚 文档
- 📖 项目结构说明 - 详细的项目结构和文件说明
- 🔄 LLM 切换指南 - LLM 模式切换详细指南
- 🎯 Cursor 使用指南 - Cursor IDE 集成指南
- 📝 最终解决方案 - 完整的解决方案报告
🧪 测试
# 运行基础测试
python tests/simple_test.py
# 测试 MCP 工具
python tests/simple_mcp_test.py
# 测试 LLM 功能
python tests/quick_llm_test.py
🔧 配置
Cursor IDE 配置
将以下配置添加到 Cursor 的 settings.json
:
{
"mcpServers": {
"bmad-agent": {
"command": "python",
"args": ["D:\\234ffff\\bmad_agent_mcp.py"],
"cwd": "D:\\234ffff",
"env": {
"PYTHONPATH": "D:\\234ffff",
"USE_BUILTIN_LLM": "true",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"PYTHONUNBUFFERED": "1"
}
}
}
}
环境变量
USE_BUILTIN_LLM=true # 使用内置 LLM
DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here # DeepSeek API Key(可选)
PYTHONIOENCODING=utf-8 # 字符编码
🎯 使用示例
在 Cursor 中使用
用户: "请列出所有可用的 BMAD 智能体"
AI: 调用 list_agents()
返回: 10 个专业智能体列表
用户: "请使用业务分析师分析电商平台需求"
AI: 调用 call_agent_with_llm('analyst', '分析电商平台需求')
返回: 专业的业务分析结果
用户: "请切换到 DeepSeek API 模式"
AI: 调用 switch_llm_mode('external')
返回: 已切换到外部 API 模式
🤝 贡献
- Fork 项目
- 创建功能分支
- 提交更改
- 推送到分支
- 创建 Pull Request
📄 许可证
MIT License
📚 相关
- 📖 查看
docs/
目录中的详细文档 - 🧪 运行
tests/
目录中的测试文件 - 📋 查看
logs/
目录中的日志文件 - 📦 查看
archive/
目录中的历史文件
🎉 享受使用 BMAD Agent FastMCP Service!"
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