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MCP Server · AI代理

Agent Relay (Madness Asap)

AgentRelay是一个基于MCP的协调服务,用于将工作委托给子代理并通过注入而非轮询将结果传递回父代理的上下文中。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonAI代理工作流自动化

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
MadnessASAP
提供方
MadnessASAP

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Agent Relay (Madness Asap) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

代理继电器

代理继电器 是一种有计划的基于MCP的编排服务,用于将工作委托给子代理,并通过注入而不是轮询将结果传递回父代理的上下文。

目标是使并行的多代理工作流对单个代理来说感觉很自然:子任务异步运行,完成的输出在准备就绪时显示为新的上下文。

______________________________________________________________________

视觉

AgentRelay旨在提供:

  • 通过MCP授权\

用于启动和跟踪子代理任务的标准MCP接口。

  • 首次注射结果\

子代理的输出被推回父代理的提示/上下文中,而不是通过重复的状态调用获取。

  • 并行执行\

父代理可以继续工作,而子代理在后台执行。

  • 后端无关设计\

子代理可以通过以下方式提供支持:

- OpenAI/Codex风格的API - 代理控制协议(ACP)实现 - 本地CLI工具或脚本

  • 简单编排语义\

一次要求委派工作,一次在工作完成后注入结果。

______________________________________________________________________

预期接口

AgentRelay围绕两个核心业务进行设计:

delegate(prompt, block=false)

启动子代理任务。

  • 如果 block=false:

- 立即返回任务ID。 - 稍后注射结果。

  • 如果 block=true:

- 等待完成。 - 返回完成确认。 - 结果仍然以与非阻塞任务完全相同的方式注入。

status(subagent_id)

提供对任务状态的调试或手动可见性。\ 正常的工作流程应该依赖于注入而不是轮询。

______________________________________________________________________

核心原则

子代理输出从不直接从工具返回。\ 它们总是通过注入到父代理的上下文中来传递的。

这避免了:

  • 轮询循环
  • 工具调用垃圾邮件
  • 在阻塞和非阻塞调用之间划分推理路径

并实现:

  • 清晰的并行推理
  • 子任务结果的确定性集成
  • 代理驱动的编排

______________________________________________________________________

长期目标

AgentRelay旨在向以下方向发展:

  • 多个可插拔的执行后端
  • 结构化(JSON)结果注入
  • 进展和部分结果注入
  • 取消和优先排序
  • 政策控制和配额
  • 持久状态和恢复
  • 可观察性和追踪
  • 多家长订阅模式

______________________________________________________________________

当前状态

AgentRelay目前是一项设计和原型工作。

目前的重点是:

  • 定义清晰的语义
  • 建立注射第一结果交付
  • 验证MCP作为控制平面
  • 证明与Codex/ACP型试剂的互操作性

预期快速迭代和架构变动。

______________________________________________________________________

为什么选择“代理关系”

Agent relay充当以下之间的中继点:

  • 希望完成工作的家长代理人
  • 一个或多个子代理可以执行它

它不会自己推理。\ 它路由任务并传递结果。

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许可证

待定

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多代理工作流Python本地部署任务委托异步执行MCP接口上下文注入

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Agent Relay (Madness Asap) 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Agent Relay (Madness Asap) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agent Relay (Madness Asap) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agent Relay (Madness Asap) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Agent Relay (Madness Asap) 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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