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Arquitetura Multiagentes para Operação de Cloud OpenStack

Este projeto implementa uma arquitetura multiagentes para a operação de cloud OpenStack, sendo desenvolvido como entrega da disciplina Sistemas Multiagentes do curso de Engenharia da Computação.

A solução está dividida em duas partes principais, que devem ser sempre referenciadas nesta ordem:

  1. MCP Server
  2. Agentes Inteligentes

Equipe:


🎯 Objetivo do Projeto

Criar uma arquitetura de sistemas multiagentes para gerenciar e operar recursos em um ambiente OpenStack, utilizando integração entre um servidor MCP e agentes inteligentes.


🛠️ Tecnologias Utilizadas

MCP Server

Agentes Inteligentes


📂 Estrutura do Projeto

📁 MCP Server

mcp/
└── src
    ├── connection.py
    ├── connection.py.backup
    ├── constant.py
    ├── DEBUG
    ├── main.py
    ├── mcp-server.log
    ├── openstack_builder.py
    ├── openstack_builder.py.backup
    ├── __pycache__/
    ├── server.py
    ├── server.py.backup
    └── WARNING

📁 Agentes Inteligentes

controlstack/
├── config/
│   ├── agents.yaml
│   ├── crew.yaml
│   └── tasks.yaml
├── crew.py
├── main.py
├── __init__.py
├── __pycache__/
└── tools/
    ├── custom_tool.py
    └── __init__.py

🚀 Como Instalar e Executar

1️⃣ Clonar o Repositório

git clone <url-do-repositorio>
cd <pasta-do-projeto>

2️⃣ Criar Ambiente Virtual e Instalar Dependências

Para o MCP Server:

cd mcp/requirements_mcp.txt
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Para os Agentes Inteligentes:

cd controlstack
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements_crew.txt

Obs: Caso não exista um requirements.txt, instale manualmente as bibliotecas listadas na seção de Tecnologias Utilizadas.

3️⃣ Executar

MCP Server

python3 main.py

Agentes Inteligentes

crewai run

📌 Observações

  • Cada parte (MCP e Agentes) pode ser desenvolvida e testada separadamente, mas a integração é o ponto central da arquitetura.
  • O MCP Server atua como interface de controle e orquestração, enquanto os agentes executam tarefas de forma autônoma conforme definido nos arquivos agents.yaml e tasks.yaml.

About

This repository contains exercises from the Multiagent Systems course at IFPB

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