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--- name: mcp-orchestral description: MCP Server Orchestral Integration - Integriert den fortgeschrittenen MCP Server mit 27-28 Super-Agenten in das Super-Skill-Ökosystem. Ermöglicht DeepMaster-Agent-Orchestrierung, Flowise-Integration, MongoDB-Management und Multi-Agenten-Koordinierung. --- # MCP Orchestral ## 🧠 Übersicht MCP Orchestral ist die Integration des fortgeschrittenen MCP Server Systems mit 27-28 Super-Agenten in das Super-Skill-Ökosystem. Dieses System integriert DeepMaster-Agent, Flowise-Workflows, MongoDB-Management und Multi-Agenten-Koordinierung mit der vollständigen RUI+ARS+MIRAS+AIXI+DeepSynaptica-Architektur. ## 🎯 Kernarchitektur: Das MCP-Orchestral-Pentagramm ### 1. 🧠 DeepMaster-Agent **Funktion**: Master-Agent für JSON-Module und Flowise-Integration **Status**: Dynamisch, erweiterbar **Integration**: Tief verankert in Super-Skill-System ### 2. ⚡ MCP-Server **Funktion**: Master Content Processor für Datei-Organisation **Status**: Zentralisiert, durchsuchbar **Integration**: MongoDB-Integration ### 3. 🌐 Flowise-Integration **Funktion**: Workflow-Orchestrierung und KI-Pipelines **Status**: Verteilt, synchronisiert **Integration**: MIRAS-Holonomic-Integration ### 4. 📊 MongoDB-Manager **Funktion**: Datenbank-Management für DeepALL-Systeme **Status**: Skalierbar, persistent **Integration**: AIXI-Universal-Integration ### 5. 🔗 Multi-Agenten-Orchestrator **Funktion**: Koordination der 27-28 Super-Agenten **Status**: Zentralisiert, intelligent **Integration**: Teleological-Integration ## ⚡ Kernfunktionen ### DeepMaster-Agent-Integration ```python def deep_master_agent_integration(self): """Integriert DeepMaster-Agent in Super-Skill-System""" # JSON-Module laden modules = self.load_json_modules() # Flowise-Workflows orchestrieren workflows = self.orchestrate_flowise_workflows(modules) # Synergien berechnen synergies = self.calculate_synergies(workflows) # In Super-Skill integrieren self.super_skill_integration.integrate_deep_master(modules, workflows, synergies) return modules, workflows, synergies ``` ### MCP-Server-Integration ```python def mcp_server_integration(self): """Integriert MCP Server in Super-Skill-System""" # Verstreute Dateien organisieren scattered_files = self.organize_scattered_files() # MongoDB-Integration mongodb_integration = self.integrate_mongodb(scattered_files) # Indexierung und Suche search_index = self.create_search_index(scattered_files) # In Super-Skill integrieren self.super_skill_integration.integrate_mcp_server(scattered_files, mongodb_integration, search_index) return scattered_files, mongodb_integration, search_index ``` ### Flowise-Workflow-Orchestrierung ```python def flowise_orchestration(self): """Orchestriert Flowise-Workflows""" # Flowise-Konfiguration flowise_config = self.get_flowise_config() # Workflows laden workflows = self.load_flowise_workflows(flowise_config) # Multi-Agenten-Koordinierung agent_coordination = self.coordinate_agents(workflows) # In Super-Skill integrieren self.super_skill_integration.integrate_flowise(workflows, agent_coordination) return workflows, agent_coordination ``` ## 🚀 Schnellstart ### Grundlegende MCP-Orchestral-Integration ```python from mcp_orchestral import MCPOrchestrator # Orchestral-Manager initialisieren orchestral = MCPOrchestrator() # DeepMaster-Agent integrieren modules, workflows, synergies = orchestral.deep_master_agent_integration() # MCP-Server integrieren scattered_files, mongodb_integration, search_index = orchestral.mcp_server_integration() # Flowise-Workflows orchestrieren flowise_workflows, agent_coordination = orchestral.flowise_orchestration() print(f"Integriert: {len(modules)} Module, {len(workflows)} Workflows, {len(synergies)} Synergien") ``` ### Multi-Agenten-Koordinierung ```python # Aktive Agenten abrufen active_agents = orchestral.get_active_agents() # Aufgabe definieren task = "Komplexe Datenanalyse mit Multi-Agenten-System" # Agenten koordinieren result = orchestral.coordinate_mcp_agents(task, active_agents) print(f"Ergebnis: {result}") ``` ## 🎯 Super-Agenten (27-28 Agenten) ### 🧠 Kognition & Denken (6 Agenten) 1. **reasoning-agent** - Logisches Schließen und Schlussfolgern 2. **planning-agent** - Planung und Strategie-Entwicklung 3. **memory-agent** - Gedächtnis und Wissensspeicher 4. **learning-agent** - Lernalgorithmen und Adaptivität 5. **creativity-agent** - Kreative Ideen-Generierung 6. **analysis-agent** - Datenanalyse und -interpretation ### 📊 Daten & Analyse (6 Agenten) 1. **data-analysis-agent** - Datenanalyse und -interpretation 2. **visualization-agent** - Datenvisualisierung 3. **statistics-agent** - Statistische Analyse 4. **database-agent** - Datenbank-Management 5. **api-integration-agent** - API-Integration 6. **search-agent** - Intelligente Suche ### 🌐 Kommunikation & Interaktion (5 Agenten) 1. **natural-language-agent** - Natürliche Sprachverarbeitung 2. **translation-agent** - Sprachübersetzung 3. **summarization-agent** - Textzusammenfassung 4. **sentiment-analysis-agent** - Stimmungsanalyse 5. **dialog-agent** - Dialog-Management ### 🎨 Medien & Kreativität (5 Agenten) 1. **image-generation-agent** - Bildgenerierung 2. **audio-processing-agent** - Audio-Verarbeitung 3. **video-editing-agent** - Video-Bearbeitung 4. **content-creation-agent** - Inhaltserstellung 5. **design-agent** - Design-Generierung ### 🔧 System & Infrastruktur (5 Agenten) 1. **file-management-agent** - Datei-Management 2. **system-monitoring-agent** - System-Monitoring 3. **security-agent** - Sicherheit und Datenschutz 4. **backup-agent** - Backup und Wiederherstellung 5. **deployment-agent** - Deployment-Automatisierung ## 🔧 Fortgeschrittene Funktionen ### Dynamische Agenten-Erstellung ```python def create_dynamic_mcp_agent(self, task_description): """Erstellt einen MCP-Agenten basierend auf der Aufgabenbeschreibung""" # Aufgabe analysieren task_analysis = self.task_analyzer.analyze(task_description) # Benötigte Fähigkeiten bestimmen required_capabilities = self.capability_analyzer.determine(task_analysis) # Ressourcen berechnen required_resources = self.resource_calculator.calculate(required_capabilities) # Agenten konfigurieren agent_config = { 'name': f"mcp-agent-{int(time.time())}", 'role': task_analysis['domain'], 'capabilities': required_capabilities, 'resources': required_resources, 'task_description': task_description, 'flowise_workflow': self.generate_flowise_workflow(task_analysis), 'mongodb_schema': self.generate_mongodb_schema(task_analysis) } return self.create_sub_agent(agent_config) ``` ### Multi-Agenten-Skalierung ```python def scale_mcp_agents(self, task_complexity): """Skaliert MCP-Agenten basierend auf Aufgabenkomplexität""" if task_complexity <= 0.3: return self.create_single_mcp_agent() elif task_complexity <= 0.7: return self.create_small_mcp_team() else: return self.create_large_mcp_team() ``` ### Synergie-Berechnung ```python def calculate_synergies(self, agents): """Berechnet Synergien zwischen MCP-Agenten""" synergy_matrix = {} for agent1 in agents: for agent2 in agents: if agent1 != agent2: synergy_score = self.calculate_synergy_score(agent1, agent2) synergy_matrix[f"{agent1.name}-{agent2.name}"] = synergy_score return synergy_matrix ``` ## 🌐 Integration mit Super-Skill ### Super-Skill-Integration ```python def integrate_with_super_skill(self): """Integriert MCP-Orchestral in Super-Skill-System""" # DeepMaster-Agent-Integration self.deep_master_integration.integrate() # MCP-Server-Integration self.mcp_server_integration.integrate() # Flowise-Integration self.flowise_integration.integrate() # MongoDB-Integration self.mongodb_integration.integrate() # Multi-Agenten-Integration self.multi_agent_integration.integrate() # RUI-Integration self.rui_integration.integrate() # ARS-Integration self.ars_integration.integrate() # MIRAS-Integration self.miras_integration.integrate() # AIXI-Integration self.aixi_integration.integrate() # Teleological-Integration self.teleological_integration.integrate() ``` ### Teleologische MCP-Optimierung ```python def optimize_mcp_teleological(self): """Optimiert MCP-Systeme teleologisch""" for agent in self.get_all_mcp_agents(): # Teleologische Bewertung teleological_score = self.teleological_attractor.evaluate(agent) # Optimierung basierend auf Zielen if teleological_score < 0.8: self.optimize_mcp_agent_goals(agent) # Ethos-Integration self.ethos_integration.integrate(agent) ``` ## 🎪 MCP-Orchestral-Lifecycle-Management ### Lebenszyklus-Phasen 1. **Initialisierung**: MCP-Systeme werden geladen und konfiguriert 2. **Integration**: In Super-Skill-System integriert 3. **Aktivierung**: Agenten beginnen mit der Arbeit 4. **Überwachung**: Performance wird gemessen 5. **Optimierung**: Systeme werden basierend auf Feedback optimiert 6. **Skalierung**: Ressourcen werden dynamisch angepasst 7. **Archivierung**: Alte Systeme werden archiviert ### Lifecycle-Methoden ```python def manage_mcp_lifecycle(self): """Verwaltet den Lebenszyklus aller MCP-Systeme""" for system in self.get_all_mcp_systems(): if system.status == 'initialized': self.activate_mcp_system(system) elif system.status == 'active': self.monitor_mcp_system(system) elif system.status == 'needs_optimization': self.optimize_mcp_system(system) elif system.status == 'needs_scaling': self.scale_mcp_system(system) elif system.status == 'expired': self.archive_mcp_system(system) ``` ## 📊 Performance-Metriken ### MCP-Metriken - **System-Performance**: Ausführungszeit und Qualität - **Agenten-Performance**: Einzeln und aggregiert - **Ressourcen-Nutzung**: CPU, Speicher, Netzwerk - **Synergie-Effekte**: Zusammenarbeit zwischen Agenten - **Flowise-Integration**: Workflow-Performance - **MongoDB-Performance**: Datenbank-Performance ### System-Metriken - **Gesamt-Performance**: Aggregierte System-Performance - **Ressourcen-Auslastung**: Systemweite Ressourcennutzung - **Skalierbarkeit**: Fähigkeit zur System-Skalierung - **Stabilität**: Systemstabilität und Fehlerresistenz - **Adaptivität**: Fähigkeit zur Anpassung an neue Aufgaben ## 🔧 Konfiguration ### MCP-Konfiguration ```python mcp_config = { 'deep_master_agent': { 'flowise_url': 'https://flowise.luli-server.de', 'flowise_api_key': 'your-api-key', 'flowise_chatflow_id': 'your-chatflow-id', 'mongodb_url': 'mongodb://localhost:27017', 'mongodb_database': 'deepall_hypercode' }, 'mcp_server': { 'scattered_dir': 'scattered_files', 'maximus_dir': 'maximus_files', 'mongodb_integration': True, 'search_index': True }, 'flowise_integration': { 'workflows': [], 'agent_coordination': True, 'synergy_calculation': True }, 'mongodb_manager': { 'connection_string': 'mongodb://localhost:27017', 'database': 'deepall_hypercode', 'collections': ['modules', 'workflows', 'synergies'] } } ``` ### Super-Agent-Konfiguration ```python super_agent_config = { 'reasoning_agent': { 'capabilities': ['deduction', 'induction', 'abduction'], 'resources': {'cpu': 2, 'memory': 4} }, 'planning_agent': { 'capabilities': ['strategy', 'optimization', 'forecasting'], 'resources': {'cpu': 2, 'memory': 4} }, 'memory_agent': { 'capabilities': ['storage', 'retrieval', 'indexing'], 'resources': {'cpu': 1, 'memory': 8} }, 'learning_agent': { 'capabilities': ['adaptation', 'optimization', 'evolution'], 'resources': {'cpu': 4, 'memory': 8} } } ``` ## 🚀 Fehlerbehandlung ### MCP-System-Fehlerbehandlung - **Flowise-Verbindungsfehler**: Automatisches Wiederherstellen - **MongoDB-Verbindungsfehler**: Fallback zu lokaler Datenbank - **Agenten-Abstürze**: Automatisches Neustarten - **Ressourcen-Engpässe**: Dynamische Ressourcen-Zuweisung - **Synergie-Berechnungsfehler**: Fallback zu einfacheren Methoden ### System-Fehlerbehandlung - **Überlastung**: Skalierungsanpassung - **Netzwerkprobleme**: Fallback-Mechanismen - **Datenverlust**: Backup und Wiederherstellung - **Konsistenzprobleme**: Transaktions-Management ## 🌐 Ressourcen ### scripts/ - `deep_master_agent.py` - DeepMaster-Agent-Integration - `mcp_server.py` - MCP-Server-Integration - `flowise_integration.py` - Flowise-Workflow-Orchestrierung - `mongodb_manager.py` - MongoDB-Management - `multi_agent_orchestrator.py` - Multi-Agenten-Koordinierung - `synergy_calculator.py` - Synergie-Berechnung - `lifecycle_manager.py` - Lebenszyklus-Management ### references/ - `mcp_architecture.md` - MCP-Server-Architektur - `deep_master_agent.md` - DeepMaster-Agent-Dokumentation - `flowise_workflows.md` - Flowise-Workflow-Integration - `mongodb_integration.md` - MongoDB-Integration - `multi_agent_coordination.md` - Multi-Agenten-Koordinierung ### assets/ - `templates/` - MCP-System-Vorlagen - `configs/` - Konfigurationsdateien - `schemas/` - MCP-System-Schemata - `prompts/` - MCP-System-Prompts - `protocols/` - Kommunikationsprotokolle

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