智流MCP AiFlow
智流MCP，你的AI工作助手
智流MCP是一个提高AI工作流效率的MCP服务，通过管理技能、处理任务来提升AI工作流的效率。
功能特性
技能管理
- 技能存储 - 支持创建、查看、更新、删除技能
- 标签分类 - 为技能添加标签，便于分类管理
- 回收站 - 软删除机制，支持恢复误删技能
- 导入导出 - 支持技能导出为Markdown格式
- 关键词搜索 - 支持分词搜索技能
任务管理
- 任务跟踪 - 创建任务并跟踪执行过程
- 执行记录 - 每次执行都有独立记录，支持多次重试
- 项目分类 - 按项目组织任务
- 状态流转 - 已创建 → 处理中 → 处理完成/失败 → 验收通过
- 批量导出 - 支持CSV、JSON、Markdown格式导出
MCP工具
智流MCP提供以下MCP工具供AI调用：
| 工具名 | 功能 |
|---|---|
skill_get | 查询技能列表（支持标签筛选和关键词搜索） |
skill_detail | 查看技能详情 |
skill_save | 保存/更新技能 |
job_new | 创建新任务 |
job_get | 查询任务详情 |
job_report | 报告任务执行结果 |
job_redo | 重新执行任务（新思路） |
支持范围
理论上所有支持MCP协议的AI都可以使用智流MCP，目前在Trae ID、Codebuddy插件中都测试通过。
使用方法
- 先运行aiflow程序，确保MCP服务已启动
- 确保AI Agent或IDE已连接到智流MCP服务
- 调用MCP工具，例如：
skill_get、job_new等 - 浏览器打开http://localhost:9990/web，可管理skill，查看执行结果和任务状态
Agent使用时，配合rules文件，可实现自动处理任务。
规则文件
rules文件是一个YAML格式的文件，用于定义任务处理规则。例如：
# 项目名：myproject
## 【执行前必做】
1. 检查任务编号：无则调用 `job_new`创建，有则提取
2. 无论任务大小，响应首行必须是任务状态声明
3. 判断是否需要 `job_report`
## 【规则正文】
1. 【任务识别】无"任务编号: JT-{项目名}-{日期}-{序号}"时调用 `job_new`创建，有则提取复用，但绝对不能编造任务编号
2. 【任务报告】代码修改完成/告知完成/任务失败时调用 `job_report`。测试/编译验收先执行再调用，人工验收可直接调用
3. 【验收选择】有测试脚本→测试验收；有编译命令→编译验收；其他→人工验收
4. 【任务重开】重新执行时先 `job_get`查看历史，再调整 `job_redo`
5. 【强制输出】响应首行声明状态：创建后输出"任务编号: JT-XXX"、执行中输出"任务: JT-XXX 执行中"、完成后输出"任务: JT-XXX 已归档"
## 【违规处理】
未遵守规则时立即停止，说明违规点，重新按正确流程执行项目结构
aiflow/
├── goend/ # Go后端代码（MCP服务 + HTTP API）
│ ├── cmd/
│ │ ├── api/ # HTTP服务入口
│ │ └── migrate/ # 数据库迁移工具
│ ├── internal/
│ │ ├── api/ # HTTP API handlers和路由
│ │ ├── cache/ # 本地缓存
│ │ ├── config/ # 配置管理
│ │ ├── mcp/ # MCP工具实现
│ │ ├── models/ # 数据模型
│ │ ├── repositories/ # 数据访问层
│ │ ├── services/ # 业务逻辑层
│ │ └── utils/ # 工具函数
│ └── scripts/ # 构建脚本
├── frontend/ # 前端代码（React + TypeScript + Vite）
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # 组件
│ │ ├── pages/ # 页面
│ │ ├── services/ # API服务
│ │ └── stores/ # 状态管理
│ └── public/
├── vsplugin/ # VSCode插件
├── docs/ # 项目文档
├── .trae/rules/ # 项目规则配置
├── README.md # 项目说明
├── LICENSE # 开源许可证
├── CHANGELOG.md # 版本变更记录
├── go.mod # Go模块文件
└── package.json # 前端依赖项目开发
前置要求
- Go 1.20+
- Node.js 18+
- Yarn
后端启动
# 进入后端目录
cd goend
# 安装依赖
go mod tidy
# 启动服务（默认端口9900）
go run cmd/api/main.go
# 或使用自定义端口
go run cmd/api/main.go -http localhost:9990服务启动后访问：
- Web后台: http://localhost:9900/web
- MCP端点: http://localhost:9900/mcp
前端启动
# 进入前端目录
cd frontend
# 安装依赖
yarn install
# 启动开发服务器
yarn dev前端开发服务器默认运行在 http://localhost:5173
构建完整应用
项目提供了构建脚本，用于将前端静态资源打包到Go可执行文件中。
# 1. 首先构建前端
cd frontend
yarn build
# 2. 执行构建脚本
cd ../goend
python scripts/builder.py构建成功后，会在 goend/release 目录下生成 aiflow.exe 可执行文件，包含完整的前端静态资源和后端服务。
配置说明
配置文件 config.yml：
server:
name: "智流MCP" # 服务名称
version: "0.5.0" # 版本号
addr: "localhost:9900" # 监听地址
web_path: "/web" # Web后台路径
root_path: "/" # MCP根路径
mcp_path: "/mcp" # MCP协议路径
log:
level: "info" # 日志级别: debug/info/warn/error
output_type: "console" # 输出方式: console/file
file_path: "" # 日志文件路径（output_type为file时生效）项目文档
VSCode插件
智流MCP提供配套的VSCode插件，可在编辑器内直接访问管理后台。
许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。