AsirPraveen/mcp-video-to-newsletter-orchestrator

# Hub-and-Spoke 多智能体流水线 一个动态 AI 编排器，可将 YouTube 视频转换为带样式的 HTML 新闻稿和社交媒体帖子——支持自动化邮件发送和人机协作审查。 基于 **LangGraph**、**MCP** 和 **Ollama (Llama 3.2)** 构建。 ## 架构 Supervisor LLM 协调一个循环的 `StateGraph`，在 7 个专业 Agent 之间动态路由任务。与僵化的线性流水线不同，Supervisor 会读取不断演变的对话状态，并决定下一步调用哪个 Agent——如此循环直至任务完成。  ``` YouTube URL → Supervisor → [Agents] → Human Review → Email Dispatch ↑______________| ``` ### 7 个 Agent | Agent | 类型 | 职责 | |---|---|---| | **TranscriberAgent** | Tool-calling | 通过 `youtube-transcript-api` 获取原始字幕 | | **MetadataAgent** | Tool-calling | 提取视频标题和缩略图 URL | | **EditorAgent** | Pure LLM | 将字幕提炼为 3 个核心主题 | | **CopywriterAgent** | Pure LLM | 撰写带样式的 HTML + 内联 CSS 新闻稿 | | **SocialMediaAgent** | Pure LLM | 撰写 Tweet 和 LinkedIn 帖子 | | **AudienceAgent** | Tool-calling | 管理 SQLite 订阅者数据库 | | **EmailAgent** | Tool-calling | 通过 SMTP 模拟发送 | 所有 Tool-calling Agent 均通过专用的 **MCP Server** 经由 stdio 隔离，在推理与执行之间建立了清晰的边界。 ## 关键特性 - **动态路由** —— Supervisor 基于对话进行路由，而非硬编码的顺序 - **本地推理** —— 重量级 LLM Agent 运行在 Ollama (Llama 3.2) 上，以绕过云端 API 速率限制 - **MCP 工具隔离** —— Agent 通过安全的 MCP Server 进程与工具交互 - **人机协作 (Human-in-the-loop)** —— 图在发送前暂停，以便审查和修改 - **有状态修订** —— 仅重新路由受影响的 Agent，无需重启流水线 ## 设置 **1. 安装依赖** ``` python -m venv venv .\venv\Scripts\activate pip install mcp langchain langchain-ollama langgraph youtube-transcript-api python-dotenv ``` **2. 初始化受众数据库** ``` python init_db.py ``` **3. 启动本地 LLM** ``` ollama run llama3.2 ``` **4. 在单独的终端中运行编排器** ``` python mcp_client.py ``` ## 用法 粘贴一个 YouTube URL 以运行完整流水线： ``` https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw ``` 控制台在起草完新闻稿和社交媒体帖子后会暂停，允许你在发送邮件前批准或请求修改。 **其他支持的命令：** - `"Add Asir at asir@example.com to the audience"` —— 管理订阅者 - `"Re-run the SocialMediaAgent, make the Tweet funnier"` —— 针对性修订 - `"Skip the video. Run the EditorAgent using this text: [...]"` —— 测试单个 Agent

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