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.
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
-
Repository Setup
git clone <your-repo> cd sentient-brain-smithery -
Configuration
- Ensure
smithery.yamlandDockerfileare in root - Configure required environment variables in Smithery dashboard
- Ensure
-
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
-
sentient-brain/orchestrate
- Master coordination and workflow management
- Analyzes user intent and routes to appropriate agents
-
sentient-brain/architect
- Project design and architecture planning
- Technology stack recommendations
-
sentient-brain/analyze-code
- Deep code analysis and understanding
- Structure, quality, and dependency analysis
-
sentient-brain/search-knowledge
- Semantic search across project knowledge graph
- Multi-modal search (code, docs, concepts)
-
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 statusGET /mcp- MCP protocol info and available tools
🐛 Debugging
Common Issues
-
Connection Issues
- Verify SurrealDB connection parameters
- Check network connectivity
-
API Key Issues
- Ensure Groq API key is valid and has sufficient credits
- Verify API key format and permissions
-
Configuration Issues
- Check Smithery configuration parameters
- Verify environment variable mapping
Logs
The server uses structured logging with configurable levels:
DEBUG: Detailed debugging informationINFO: General operational messagesWARNING: Warning messagesERROR: 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
- Issues: GitHub Issues
- Documentation: docs.sentient-brain.ai
- Email: support@sentient-brain.ai
📄 License
MIT License - see LICENSE file for details.
Ready for Smithery.ai deployment! 🚀
🇻🇳 Tài liệu Tiếng Việt
🧠 Công cụ Cốt lõi
-
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
-
sentient-brain/architect
- Thiết kế dự án và lập kế hoạch kiến trúc
- Đề xuất lựa chọn công nghệ
-
sentient-brain/analyze-code
- Phân tích mã nguồn sâu và hiểu mã
- Phân tích cấu trúc, chất lượng và phụ thuộc
-
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)
-
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 bảnGET /mcp- Thông tin giao thức MCP và danh sách công cụ khả dụng
🐛 Gỡ Lỗi
Các Vấn Đề Thường Gặp
-
Kết nối đến CSDL
- Kiểm tra lại thông tin kết nối SurrealDB
- Xác nhận kết nối mạng
-
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
-
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 tiếtINFO: Thông báo hoạt động chungWARNING: Cảnh báoERROR: 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
- Báo lỗi/Góp ý: GitHub Issues
- Tài liệu: docs.sentient-brain.ai
- Email: support@sentient-brain.ai
📄 Giấy phép
MIT License - xem file LICENSE để biết chi tiết.
Sẵn sàng triển khai trên Smithery.ai! 🚀
Recommended Servers
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.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.