Eigent How-To：設定你的第一個自訂 MCP 伺服器

在開源專案中，時間非常寶貴。維護者同時要處理錯誤修復、功能需求、社群支援與文件維護，還得確保程式碼安全與版本發布有條不紊。其中一項重複性高但又至關重要的工作，就是 審查 pull request 並準備版本更新。這件事不可或缺，但也會耗費本可用於創新的大量時間。

如果自動化能替你處理這些繁瑣工作呢？這正是 Eigent 登場的地方，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 是全球首款 Multi-agent Workforce 桌面應用程式，讓你能建立、管理並部署自訂 AI 人力配置，將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，並交由專門代理協同處理。

Eigent 的 多代理協調平台 透過將工作流程轉換為自動化任務來提升生產力。它建立於開源 CAMEL 框架之上，為你的 AI 自動化帶來平行執行、自訂化與隱私保護。

Eigent 能為你做什麼？ 對於第一次閱讀的人來說，可以把 Eigent 想成一個彈性的 agentic assistant。你可以建立具備不同領域技能的「workers」（AI agents），例如程式開發、文件撰寫、DevOps，並讓它們協作處理任務。以下是 Eigent 能簡化的一些技術工作流程範例：

• 透過 AI agents 進行 GitHub 自動化：審查程式碼變更、摘要 pull request、分類 issue。
• 版本發布說明生成：自動整理每個版本的新功能重點。
• 文件與程式碼分析：從文件或程式碼庫中擷取重點，提出改進建議。
• 開源工作流程：追蹤專案活動，為貢獻者產生報告等。

在本指南中，我們將示範 如何在 Eigent 內設定自訂 GitHub MCP 伺服器，並建立一個代理工作流程，以便：

1. 從儲存庫擷取新的 pull request
2. 擷取並分析 PR 資料
3. 將重點整理成可用於版本發布的說明
4. 生成一則簡短的社群貼文（例如 Twitter/X）

讓我們開始一步一步的教學吧！

步驟 1：開啟 Eigent 並前往 MCP 與工具設定

當 Eigent 啟動後，先打開 Settings 面板。在 Settings 中，找到並點擊 “MCP & Tools” 區塊。這裡可以設定 AI agents 的外部工具與伺服器。我們會使用這個區域來新增一個用於 GitHub 任務的自訂 MCP 伺服器。

在 MCP & Tools 分頁中，你會看到可用工具清單以及已設定的 MCP 伺服器。若要新增自己的伺服器，請尋找 “Add MCP Server” 按鈕並點擊。這會開啟一個對話框，讓你輸入新伺服器的 JSON 設定。

步驟 2：透過 JSON 設定新增自訂 MCP 伺服器

Eigent 允許進階使用者透過提供 JSON 設定來新增自訂代理伺服器。在 Add MCP Server 對話框中，你會看到一個可貼上 JSON 的文字區域。我們要新增一個 sequential-thinking MCP 伺服器——這是一個通用型 AI 推理引擎，能協調任務（非常適合拆解複雜提示）。

使用以下最小化 JSON 來註冊伺服器：

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

步驟 3：設定 GitHub MCP 伺服器（包含你的 PAT）

在完成 MCP 伺服器設定之前，請在設定中加入你的 GitHub Personal Access Token (PAT)。這個 token 讓代理能透過 GitHub API 進行驗證並擷取儲存庫資料。請從你的 GitHub 帳號產生一個具備適當 scope 的 PAT（若是公開儲存庫，預設的 public scopes 即可）。

將設定擴充為包含 GitHub 伺服器與你的 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"
      }
    }
  }
}

JSON 準備好後，點擊 Install 或 Add 以儲存 MCP 伺服器。Eigent 會在背景下載並初始化該伺服器。稍等一下後，你應該會在 MCP 工具中看到新的伺服器清單。

步驟 4：使用新的 MCP 伺服器新增一個以 GitHub 為焦點的 Worker（Agent）

現在 MCP 伺服器已設定完成，請建立一個使用這個伺服器的 Worker。在 Eigent 中，Worker 是一種 AI agent 角色，能使用指定的工具組或 MCP 伺服器來執行任務。前往你的 Workforce/Agents 畫面，然後選擇 Add Worker。

你可以將它命名為類似「GitHub MCP」，並描述為「協助處理 GitHub 任務」。接著將 Agent Tool 指派給我們剛剛新增的 MCP 伺服器（例如「sequential-thinking」）。儲存這個 worker，就能建立你的 GitHub 自動化助理。

步驟 5：提示代理摘要 Pull Request

與你的新 worker 開啟對話，並提供一個任務提示，要求代理審查儲存庫中的 pull request 並加以摘要。

你可以試試像這樣的詳細提示：

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：分析最近的 pull request 並準備重要變更的摘要。你可以依需求自訂儲存庫 URL 或篩選條件。

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 的多代理引擎就會開始運作。這個請求相當複雜，但 Eigent 會透過將工作拆成多個可管理的子任務來處理。幕後的 Sequential Thinking MCP 伺服器會解析指令並形成計畫。它可能會：

1. 從指定的儲存庫擷取最近 30 個 PR 的清單（使用 GitHub MCP 工具）。
2. 分析每個 PR 的中繼資料（變更行數、影響檔案數、留言）以判斷「影響程度」。
3. 根據條件挑選前 5 個 PR。
4. 針對這些 PR 依照要求格式撰寫摘要（✨ Feature、💡 Why it matters、🙏 Thanks...）。
5. 若有需要，也可以為 X（Twitter）準備簡化版本。

最後，代理會產生 輸出：一組排版整齊、可直接用於發布的版本更新說明，通常會以 Markdown 呈現。

透過代理式自動化賦能 OSS 工作流程

在本教學中，我們使用 AI agent 在 Eigent 中自動化一項開源維護任務——摘要 GitHub pull request。我們將自訂 GitHub MCP 伺服器 導入 Eigent，建立專用 worker，並根據即時儲存庫資料生成版本發布說明片段。

透過善用 Eigent 的 MCP 整合 與多代理協調能力，像是一次處理數十個 PR 的分類與審查這類複雜工作流程，都能由 AI 高效率完成，讓你能專注於更高層級的決策。Eigent 可依不同情境進行調整，從撰寫摘要、管理 issue，到測試程式碼或更新文件都可以勝任。

在你自己的專案中試試 Eigent，享受由 AI 驅動團隊帶來的生產力提升吧！開源協作的未來，也許就是人類熱情與不知疲倦的 AI 助手共同合作的結合。🚀