Eigent 教學：設定你的第一個自訂 MCP Server

在開源專案中，時間非常寶貴。維護者要同時處理 bug 修正、功能需求、社群支援和文件更新，還要確保程式碼安全與發佈流程有條不紊。其中一項重複但關鍵的工作，就是檢視 pull request 並準備發佈更新。這是必要的，但也會消耗原本可用於創新的大量時間。

如果自動化可以幫你處理這些繁瑣工作呢？這正是 Eigent 登場的原因，它為你提供一個Eigent 開源協作夥伴，能可靠地支援並自動化你的 GitHub 工作流程。

Eigent 是全球首個多代理工作團隊（Multi-agent Workforce）桌面應用程式，讓你建立、管理及部署自訂 AI 工作團隊，把最複雜的工作流程轉化為自動化任務。它是一套模組化、多代理系統，能將複雜任務拆解，並由分工協作的專門代理共同完成。

Eigent 的多代理協調平台可把你的工作流程轉化為自動化任務，從而提升生產力。它建基於開源的 CAMEL 框架，為你的 AI 自動化帶來平行執行、自訂性與私隱保障。

Eigent 可以為你做甚麼？ 對初次接觸的讀者來說，可以把 Eigent 視為一個靈活的 agentic assistant。你可以建立不同的「workers」（AI 代理），為它們賦予特定領域技能（例如編碼、文件撰寫、DevOps），並讓它們協作處理任務。以下是一些 Eigent 可簡化的技術工作流程例子：

• 以 AI 代理自動化 GitHub：檢視程式碼變更、總結 pull request、分流 issue。
• 生成發佈說明：自動整理每次發佈中的新功能重點。
• 文件與程式碼分析：從文件或程式庫中提取重點，提出改進建議。
• 開源工作流程：追蹤專案活動、為貢獻者生成報告等。

在本指南中，我們會示範如何在 Eigent 內設定一個自訂 GitHub MCP server，並建立一個代理工作流程，用來：

1. 從倉庫擷取新的 pull request
2. 提取並分析 PR 資料
3. 將重點整理成可直接發佈的說明
4. 生成一則簡短社交貼文（例如用於 Twitter/X）

讓我們開始逐步教學吧！

步驟 1：開啟 Eigent 並前往 MCP & Tools 設定

當你啟動 Eigent 後，先打開Settings面板。在設定中，找到並點擊**「MCP & Tools」**區塊。這裡可以為你的 AI 代理設定外部工具和 server。我們會利用這個區域新增一個用於 GitHub 任務的自訂 MCP server。

在 MCP & Tools 分頁中，你會看到可用工具清單，以及任何已設定的 MCP server。若要新增自己的 server，請找**「Add MCP Server」**按鈕並點擊。這會打開一個對話框，讓你輸入新 server 的 JSON 設定。

步驟 2：透過 JSON 設定新增自訂 MCP Server

Eigent 允許進階使用者透過 JSON 設定新增自訂代理 server。在Add MCP Server對話框中，你會看到一個可貼上 JSON 的文字區域。我們將新增一個 sequential-thinking MCP server——這是一個通用的 AI 推理引擎，可協調任務（非常適合拆解複雜提示）。

請使用以下最小 JSON 來註冊該 server：

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

步驟 3：設定 GitHub MCP Server（包含你的 PAT）

在完成 MCP server 設定前，請在設定中加入你的 GitHub Personal Access Token (PAT)。這個 token 讓代理能夠通過 GitHub API 驗證身分並擷取倉庫資料。請從你的 GitHub 帳戶產生一個具有適當 scopes 的 PAT（對於公開倉庫，預設 public scopes 已足夠）。

將設定擴充為包含 GitHub server 與你的 token：

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_yourGitHubTokenHere"
      }
    }
  }
}

當 JSON 準備好後，點擊Install或Add來儲存 MCP server。Eigent 會在背景下載並初始化該 server。稍等片刻後，你應該會在 MCP tools 中看到新的 server 已列出。

步驟 4：使用新的 MCP Server 新增一個以 GitHub 為重點的 Worker（Agent）

既然 MCP server 已設定完成，接下來建立一個會使用這個 server 的 Worker。在 Eigent 中，Worker 是一個 AI 代理角色，可使用指定的工具組或 MCP server 來執行任務。前往你的Workforce/Agents畫面，然後選擇Add Worker。

你可以將它命名為「GitHub MCP」，並描述為「協助處理 GitHub 任務」。將Agent Tool指派給我們剛剛新增的 MCP server（例如「sequential-thinking」）。儲存該 worker，即可建立你的 GitHub 自動化助理。

步驟 5：提示代理摘要化 Pull Request

與你的新 worker 開啟對話，並提供一個任務提示，要求代理檢視某個倉庫的 pull request 並加以總結。

你可以嘗試以下這樣的詳細提示：

Review the latest 30 pull requests from the repo https://github.com/camel-ai/camel. Select the top 5 by impact (lines changed, files touched, or discussion depth). For each selected PR, generate a release-ready update in this format: ✨ Feature: <catchy one-liner summary> \n💡 Why it matters: <short bullet-point explanation> \n🙏 Thanks @<GitHubAuthor>.

這會指示代理自動化一個常見的開源工作流程：分析近期的 pull request，並為重要變更準備摘要。你可以按需要自訂倉庫網址或篩選標準。

步驟 6：觀察 Eigent 自動拆解任務並擷取資料

當你送出提示後，Eigent 的多代理引擎便會啟動。這個請求相當複雜，但 Eigent 會透過拆分成多個可管理的子任務來處理。系統背後的 Sequential Thinking MCP server 會解讀指令並制定計劃。它可能會：

1. 從指定倉庫擷取最新 30 個 PR 的列表（使用 GitHub MCP 工具）。
2. 分析每個 PR 的中繼資料（變更行數、檔案、留言）以判斷「影響程度」。
3. 按照標準挑選前 5 個 PR。
4. 為每個 PR 按要求格式撰寫摘要（✨ Feature、💡 Why it matters、🙏 Thanks...）。
5. 如有需要，另行準備一個精簡版供 X（Twitter）使用。

最後，代理會產生output：一組整齊排版、可直接發佈的更新內容，通常以 Markdown 形式呈現。

以代理式自動化賦能 OSS 工作流程

在本教學中，我們透過 AI 代理將 Eigent 設定為自動化一項開源維護任務——摘要 GitHub pull request。我們在 Eigent 中加入了自訂的 GitHub MCP server，建立了專用 worker，並從即時倉庫資料中生成發佈說明片段。

透過運用 Eigent 的MCP 整合與多代理協調，像是分流數十個 PR 這類複雜工作流程，都可以由 AI 高效處理，讓你專注於更高層次的決策。Eigent 可按不同場景量身定制，從撰寫摘要、管理 issue，到測試程式碼或更新文件都可以勝任。

不妨在你的專案中試用 Eigent，享受 AI 團隊為你帶來的生產力提升！開源協作的未來，或許正是人類熱情與不知疲倦的 AI 助手攜手合作的結合。🚀