Sentient Brain Smithery

Sentient Brain Smithery

Multi-agent AI system for code development with orchestration, architecture planning, code analysis, semantic knowledge search, and intelligent debugging capabilities powered by SurrealDB and Groq.

Category
Visit Server

README

🧠 Sentient Brain Multi-Agent System for Smithery.ai

Advanced AI Code Developer with Multi-Agent Architecture 🚀

Last deployment: 2025-01-27

Advanced AI Code Developer system leveraging multi-agent architecture with SurrealDB unified data layer. Designed for seamless deployment on Smithery.ai platform.

🚀 Features

  • Ultra Orchestrator: Master agent coordinating multi-agent workflows
  • Architect Agent: Intelligent project design and planning
  • Code Analysis: Deep code understanding and semantic indexing
  • Knowledge Graph: Unified memory layer with semantic search
  • Debug & Refactor: Intelligent code improvement and error resolution
  • Failure Prevention: Advanced mechanisms to prevent common AI failures

🏗️ Architecture

Multi-Agent Framework

  • Ultra Orchestrator: Routes tasks and manages agent coordination
  • Architect Agent: Handles project planning and design
  • Code Analysis Agent: Provides deep code understanding
  • Knowledge Search Agent: Semantic search across project knowledge
  • Debug & Refactor Agent: Code improvement and error resolution

Technology Stack

  • Runtime: Python 3.11+ with FastAPI
  • Database: SurrealDB for unified data layer
  • LLM: Groq API for high-performance inference
  • Framework: LangGraph for agent workflows
  • Protocol: MCP (Model Context Protocol) compatible

📦 Smithery.ai Deployment

This package is optimized for deployment on Smithery.ai platform using the Custom Deploy method.

Prerequisites

  • Smithery.ai account
  • GitHub repository
  • Required API keys (Groq, optional Google)

Deployment Steps

  1. Repository Setup

    git clone <your-repo>
    cd sentient-brain-smithery
    
  2. Configuration

    • Ensure smithery.yaml and Dockerfile are in root
    • Configure required environment variables in Smithery dashboard
  3. Deploy on Smithery

    • Connect your GitHub repository to Smithery
    • Navigate to Deployments tab
    • Click "Deploy" to build and host your container

Required Configuration

Variable Description Required Default
GROQ_API_KEY Groq API key for LLM inference Yes -
SURREAL_URL SurrealDB connection URL Yes ws://localhost:8000/rpc
SURREAL_USER SurrealDB username Yes root
SURREAL_PASS SurrealDB password Yes root
GOOGLE_API_KEY Google GenAI API key No -

🛠️ Available Tools

Core Tools

  1. sentient-brain/orchestrate

    • Master coordination and workflow management
    • Analyzes user intent and routes to appropriate agents
  2. sentient-brain/architect

    • Project design and architecture planning
    • Technology stack recommendations
  3. sentient-brain/analyze-code

    • Deep code analysis and understanding
    • Structure, quality, and dependency analysis
  4. sentient-brain/search-knowledge

    • Semantic search across project knowledge graph
    • Multi-modal search (code, docs, concepts)
  5. sentient-brain/debug-assist

    • Intelligent debugging and code improvement
    • Error resolution and refactoring suggestions

🔧 Usage Examples

Basic Orchestration

{
  "tool": "sentient-brain/orchestrate",
  "arguments": {
    "query": "I want to build a REST API for user authentication",
    "context": {
      "project_type": "web_api",
      "tech_stack": ["python", "fastapi"]
    }
  }
}

Project Architecture

{
  "tool": "sentient-brain/architect",
  "arguments": {
    "project_type": "web_api",
    "requirements": "User authentication with JWT tokens",
    "tech_stack": ["python", "fastapi", "postgresql"]
  }
}

Knowledge Search

{
  "tool": "sentient-brain/search-knowledge",
  "arguments": {
    "query": "authentication middleware implementation",
    "node_type": "code_chunk",
    "limit": 10
  }
}

🔍 Health Check

The server provides a health check endpoint:

  • GET / - Basic server status
  • GET /mcp - MCP protocol info and available tools

🐛 Debugging

Common Issues

  1. Connection Issues

    • Verify SurrealDB connection parameters
    • Check network connectivity
  2. API Key Issues

    • Ensure Groq API key is valid and has sufficient credits
    • Verify API key format and permissions
  3. Configuration Issues

    • Check Smithery configuration parameters
    • Verify environment variable mapping

Logs

The server uses structured logging with configurable levels:

  • DEBUG: Detailed debugging information
  • INFO: General operational messages
  • WARNING: Warning messages
  • ERROR: Error conditions

📈 Performance

  • Optimized Docker: Multi-stage build for minimal image size
  • Async Operations: Full async/await support for high concurrency
  • Caching: Intelligent caching for frequently accessed data
  • Connection Pooling: Efficient database connection management

🔒 Security

  • Non-root User: Container runs as non-privileged user
  • Input Validation: Comprehensive input validation using Pydantic
  • Rate Limiting: Built-in rate limiting for API endpoints
  • Secure Defaults: Security-first configuration defaults

📚 Documentation

🤝 Support

📄 License

MIT License - see LICENSE file for details.


Ready for Smithery.ai deployment! 🚀


🇻🇳 Tài liệu Tiếng Việt

🧠 Công cụ Cốt lõi

  1. sentient-brain/orchestrate

    • Điều phối chính và quản lý luồng công việc
    • Phân tích ý định người dùng và chuyển tiếp đến các agent phù hợp
  2. sentient-brain/architect

    • Thiết kế dự án và lập kế hoạch kiến trúc
    • Đề xuất lựa chọn công nghệ
  3. sentient-brain/analyze-code

    • Phân tích mã nguồn sâu và hiểu mã
    • Phân tích cấu trúc, chất lượng và phụ thuộc
  4. sentient-brain/search-knowledge

    • Tìm kiếm ngữ nghĩa trên đồ thị tri thức dự án
    • Tìm kiếm đa phương tiện (mã nguồn, tài liệu, khái niệm)
  5. sentient-brain/debug-assist

    • Gỡ lỗi thông minh và nâng cao chất lượng mã
    • Gợi ý sửa lỗi và refactor

🔧 Ví dụ Sử Dụng

Điều phối cơ bản

{
  "tool": "sentient-brain/orchestrate",
  "arguments": {
    "query": "Tôi muốn xây dựng REST API cho xác thực người dùng",
    "context": {
      "project_type": "web_api",
      "tech_stack": ["python", "fastapi"]
    }
  }
}

Thiết kế Kiến trúc Dự án

{
  "tool": "sentient-brain/architect",
  "arguments": {
    "project_type": "web_api",
    "requirements": "Xác thực người dùng bằng JWT",
    "tech_stack": ["python", "fastapi", "postgresql"]
  }
}

Tìm kiếm Tri thức

{
  "tool": "sentient-brain/search-knowledge",
  "arguments": {
    "query": "triển khai middleware xác thực",
    "node_type": "code_chunk",
    "limit": 10
  }
}

🔍 Kiểm tra Sức khỏe

Máy chủ cung cấp các endpoint kiểm tra sức khỏe:

  • GET / - Kiểm tra trạng thái cơ bản
  • GET /mcp - Thông tin giao thức MCP và danh sách công cụ khả dụng

🐛 Gỡ Lỗi

Các Vấn Đề Thường Gặp

  1. Kết nối đến CSDL

    • Kiểm tra lại thông tin kết nối SurrealDB
    • Xác nhận kết nối mạng
  2. Vấn đề API Key

    • Đảm bảo API key Groq hợp lệ và còn hạn mức sử dụng
    • Kiểm tra định dạng và quyền truy cập của API key
  3. Vấn đề Cấu hình

    • Kiểm tra lại các tham số cấu hình Smithery
    • Đảm bảo ánh xạ biến môi trường chính xác

Ghi log

Máy chủ sử dụng logging có cấu trúc với các mức độ cấu hình:

  • DEBUG: Thông tin gỡ lỗi chi tiết
  • INFO: Thông báo hoạt động chung
  • WARNING: Cảnh báo
  • ERROR: Lỗi nghiêm trọng

📈 Hiệu Năng

  • Docker tối ưu: Multi-stage build giúp giảm kích thước image
  • Hoạt động bất đồng bộ: Hỗ trợ async/await cho hiệu suất cao
  • Bộ nhớ đệm: Cache thông minh cho dữ liệu truy cập thường xuyên
  • Kết nối pooling: Quản lý kết nối CSDL hiệu quả

🔒 Bảo Mật

  • Chạy không quyền root: Container chạy bằng user không đặc quyền
  • Kiểm tra đầu vào: Sử dụng Pydantic để kiểm tra dữ liệu vào
  • Giới hạn tốc độ: Tích hợp rate limiting cho các endpoint
  • Cấu hình an toàn mặc định: Ưu tiên bảo mật từ đầu

📚 Tài liệu

🤝 Hỗ trợ

📄 Giấy phép

MIT License - xem file LICENSE để biết chi tiết.


Sẵn sàng triển khai trên Smithery.ai! 🚀

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured