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MCP Server · AI代理

All Agents MCP

一个统一协调多个AI CLI代理(如Claude Code、Codex、Gemini CLI和Copilot CLI)的服务器,通过单一接口实现任务分配、跨代理比较和调用各代理优势功能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 14
TypeScriptClaudeAI代理

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
Dokkabei97
提供方
Dokkabei97

工具数量

14

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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14

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

All Agents MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 14 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

OAuth 授权

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 14 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

所有代理MCP

⚠️ 已存档--此项目不再积极维护。 随着AI代理CLI生态系统的发展, 直接CLI调用+基于技能的集成 已经成为将代理CLIs包装在MCP服务器后面的更实用和主流的方法。 此项目的核心功能已合并到 强化克劳德码 作为技能。现在,通过以下方式可以更简洁、更可维护地实现相同的多代理编排 CLAUDE.md 配置和技能。 迁移指南: - 工具如 ask_agent, ask_all, delegate_task → 被强化claude代码中的技能所取代(/with, /web-fetch等等) - 无需设置MCP服务器——技能可以直接调用CLI - 环境变量模型配置→ 合并为陈述性 CLAUDE.md 设置

______________________________________________________________________

*下面的原始README供参考。*

______________________________________________________________________

一个MCP服务器,通过统一的界面协调多个AI CLI代理——Claude Code、Codex、Gemini CLI和Copilot CLI。委派任务,运行跨代理比较,并从任何兼容MCP的主机中利用每个代理的优势。

设计安全——没有OAuth令牌劫持

一些多代理工具通过从其他AI服务中提取OAuth令牌并直接调用其API来工作。这种方法(用于以下项目 OpenCode)违反了这些平台的服务条款,并可能导致 账户暂停或永久禁令.

所有代理mcp都采取了根本不同的方法。 它调用每个代理的 官方CLI二进制文件 (claude, codex, gemini, copilot)作为一个子进程,就像人类在终端中使用它们一样。不提取令牌,不在幕后调用API,也不绕过身份验证。

所有代理mcpOAuth令牌劫持
运作原理直接调用官方CLI命令从浏览器/config中提取令牌并调用API
认证使用每个CLI自己的身份验证流从其他服务中窃取OAuth令牌
ToS合规性完全合规违反平台服务条款
账户风险无暂停或永久禁令
计费正常CLI使用计费不可预测-可能会触发滥用检测
每个CLI代理都管理自己的身份验证、计费和速率限制。所有代理mcp只是一个流程编排器,它不会触及您的凭据。

特性

  • 单代理查询 --问一个特定的代理人 ask_agent
  • 多代理比较 --在所有代理中并行运行相同的提示符 ask_all
  • 任务分配 --自动分析复杂性并路由到一个或多个代理
  • 跨模型验证 --通过运行一个具有不同模型的代理来验证答案
  • 专用工具 --代码审查、调试、解释、测试生成、重构
  • 递归呼叫预防 --自动排除调用代理以避免无限循环
  • 会话历史记录 --所有交互都可以通过MCP资源进行记录和查询
  • 基于环境的模型配置 --在运行时通过以下方式覆盖模型 AA_MCP_* 环境变量

先决条件

  • Node.js 22+
  • 已安装并验证了以下CLI代理中的至少一个:
代理安装身份验证
克劳德代码npm i -g @anthropic-ai/claude-codeclaude (按照提示操作)
法典npm i -g @openai/codexcodex login
双子星命令行工具npm i -g @anthropic-ai/gemini-cligemini (按照提示操作)
副驾驶命令行界面npm i -g @githubnext/github-copilot-clicopilot (按照提示操作)

安装

克劳德代码

作为插件(推荐)
# 1. Add marketplace (includes all Dokkabei97 plugins)
/plugin marketplace add Dokkabei97/claude-plugins

# 2. Install plugin
/plugin install all-agents-mcp
您也可以直接添加插件存储库: /plugin marketplace add Dokkabei97/all-agents-mcp

这将所有代理mcp安装为Claude Code插件,为您提供:

  • 8技能(/all-agents-mcp:ask, /all-agents-mcp:ask-all, /all-agents-mcp:delegate, /all-agents-mcp:review, /all-agents-mcp:debug, /all-agents-mcp:agents, /all-agents-mcp:aa-models, /all-agents-mcp:aa-fetch)
  • 通过自动MCP服务器连接 npx
  • 会话开始健康检查
作为MCP服务器
claude mcp add all-agents-mcp -- npx -y all-agents-mcp

或手动添加到 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "all-agents-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "all-agents-mcp"]
    }
  }
}

Codex 命令行界面

codex mcp add all-agents-mcp -- npx -y all-agents-mcp

或手动添加到 ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.all-agents-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "all-agents-mcp"]

[mcp_servers.all-agents-mcp.env]
AA_MCP_LOG_LEVEL = "warn"

双子星命令行工具

gemini mcp add all-agents-mcp npx -y all-agents-mcp

或手动添加到 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "all-agents-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "all-agents-mcp"]
    }
  }
}

副驾驶命令行界面

添加 ~/.copilot/mcp-config.json:

{
  "servers": [
    {
      "name": "all-agents-mcp",
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "all-agents-mcp"]
    }
  ]
}

源自源头

git clone https://github.com/Dokkabei97/all-agents-mcp.git
cd all-agents-mcp
npm install
npm run build

# Claude Code
claude mcp add all-agents-mcp -- node /path/to/all-agents-mcp/dist/index.js

# Codex
codex mcp add all-agents-mcp -- node /path/to/all-agents-mcp/dist/index.js

# Gemini CLI
gemini mcp add all-agents-mcp node /path/to/all-agents-mcp/dist/index.js

插件技能

当作为Claude Code插件安装时,可以使用以下技能:

技能

技能用法描述
ask/all-agents-mcp:ask codex 向特定代理人提问
ask-all/all-agents-mcp:ask-all 并行询问所有代理并进行比较
delegate/all-agents-mcp:delegate 自动分析复杂性和代理路由
review/all-agents-mcp:review codex [focus]由外部代理进行代码审查
debug/all-agents-mcp:debug gemini 使用外部代理调试错误
agents/all-agents-mcp:agents显示所有代理的状态和运行状况
aa-models/all-agents-mcp:aa-models列出所有代理的可用型号
aa-fetch/all-agents-mcp:aa-fetch [instruction]通过Gemini CLI获取网页内容

工具(14)

核心工具

工具说明
ask_agent问一个特定的代理人一个问题。指定哪个代理以及可选的型号。
ask_all同时向所有可用的代理提出相同的问题。返回一个比较结果。
delegate_task通过自动复杂性分析委派任务。简单的任务交给一个代理;大型任务分散在多个代理上。
collaborate与代理协作——获得其响应以及综合两种观点的指导。

验证

工具说明
verify通过在一个代理的多个模型上运行相同的提示进行交叉验证(例如,带有GPT、Claude和Gemini模型的Copilot)。

专用工具

工具说明
review_code带有焦点选项的代码审查: bugs, security, performance, clarity.
debug_with调试错误——提供错误消息和可选代码上下文。
explain_with获取代码解释 brief 或 detailed 水平。
generate_test使用可选框架选择生成测试(jest, vitest, pytest, kotest).
refactor_with用目标重构代码: performance, readability,或 modularity.

网络工具

工具说明
fetch_page通过Gemini CLI的原生浏览获取网页内容。从任何URL检索和提取内容

信息工具

工具说明
list_agents列出所有检测到的代理及其可用性状态。
list_models列出每个代理的可用型号。
agent_health健康检查——可用性、身份验证状态、延迟。

资源(3)

URI描述
aa://sessions所有录制的会议列表
aa://session/{id}/history会话的完整交互历史记录
aa://agents/status所有代理的当前状态

使用示例

注册后,使用Claude Code中的自然语言:

# Ask a specific agent
"Ask Codex to implement a binary search function"

# Compare across agents
"Ask all agents how to optimize this SQL query"

# Delegate a task
"Delegate writing unit tests for src/utils/ to Gemini"

# Collaborate
"Collaborate with Copilot to review this architecture"

# Cross-model verification
"Verify with Copilot using gpt-5.2-codex, claude-sonnet-4.5, and gemini-3-pro-preview"

# Code review
"Ask Codex to review this code for security vulnerabilities"

# Debug
"Debug this TypeError with Gemini"

# Generate tests
"Generate vitest tests for this function using Codex"

# Check status
"Show me all available agents and their health"

模型配置

模型是通过环境变量配置的 AA_MCP_ 前缀。在MCP客户端配置中设置它们,以在运行时覆盖默认值:

{
  "mcpServers": {
    "all-agents-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "all-agents-mcp"],
      "env": {
        "AA_MCP_CLAUDE_DEFAULT": "claude-sonnet-4.5",
        "AA_MCP_CODEX_ANALYSIS_LEVEL": "medium",
        "AA_MCP_GEMINI_MODELS": "gemini-2.5-pro,gemini-2.5-flash"
      }
    }
  }
}

可用环境变量

变量默认值描述
AA_MCP_CLAUDE_DEFAULTclaude-opus-4.6克劳德默认模型
AA_MCP_CLAUDE_MODELSclaude-opus-4.6,claude-sonnet-4.5,claude-haiku-4.5可用的Claude型号(逗号分隔)
AA_MCP_CODEX_DEFAULTgpt-5.3-codex-sparkCodex默认模型
AA_MCP_CODEX_MODELSgpt-5.3-codex-spark,gpt-5.3-codex,gpt-5.2-codex-max,gpt-5.2-codex可用的Codex型号
AA_MCP_CODEX_ANALYSIS_LEVELxhigh法典推理深度(low/medium/high/xhigh)
AA_MCP_GEMINI_DEFAULTgemini-3-pro-previewGemini默认模型
AA_MCP_GEMINI_MODELSgemini-3-pro-preview,gemini-3-flash-preview,gemini-2.5-pro,gemini-2.5-flash可用的Gemini型号
AA_MCP_COPILOT_DEFAULTclaude-sonnet-4.5副驾驶默认型号
AA_MCP_COPILOT_MODELSclaude-opus-4.5,claude-sonnet-4.5,claude-haiku-4.5,gpt-5.2-codex,gemini-3-pro-preview,gemini-3-flash-preview可用的副驾驶车型

递归呼叫预防

当所有代理mcp在代理内运行时(例如,Claude Code调用所有代理mcp),它会自动检测调用者并将其从可用代理列表中排除。这可以防止无限的递归循环。

检测方法(按优先级顺序):

  1. CLI参数: --caller=claude
  2. 环境变量: CLAUDECODE, CODEX_SANDBOX_TYPE, GEMINI_CLI, COPILOT_CLI
  3. process.env._ 后备方案

开发方法学

该项目是按照以下步骤建造的 AIDE(Agent Informed Development Engineering)v1.0 --为agent时代设计的软件开发方法。应用的关键原则包括上下文预算约束、行为局部性、功能核心架构、测试即规范和确定性护栏。

测试状态

所有代理都经过测试和验证。

代理状态
克劳德代码已测试
Codex已测试
Gemini CLI已测试
Copilot CLI已测试

建筑

all-agents-mcp/
├── src/
│   ├── agents/          # Agent abstraction layer
│   │   ├── types.ts     #   IAgent interface, AgentResponse, HealthStatus
│   │   ├── base-agent.ts#   Abstract base with spawn logic
│   │   ├── claude-agent.ts
│   │   ├── codex-agent.ts
│   │   ├── gemini-agent.ts
│   │   ├── copilot-agent.ts
│   │   └── registry.ts  #   Detection, registration, recursion guard
│   │
│   ├── tools/           # 14 MCP tool definitions
│   ├── orchestrator/    # Parallel execution, complexity analysis, verification
│   ├── session/         # File-based session storage
│   ├── resources/       # 3 MCP resource definitions
│   ├── config/          # Env var config loader (AA_MCP_* overrides) + Zod schema
│   ├── utils/           # Logger (stderr), CLI detection
│   ├── server.ts        # McpServer factory
│   └── index.ts         # Entry point (stdio transport)

发展

npm install          # Install dependencies
npm run build        # Compile TypeScript
npm run dev          # Watch mode
npm run lint         # Biome lint + format
npm test             # Run tests

调试记录

AA_MCP_LOG_LEVEL=debug node dist/index.js

日志级别: debug, info (默认), warn, error。所有日志都会转到stderr,以避免干扰MCP stdio传输。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

14

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理协调TypeScript本地部署多代理系统CLI工具集成任务分配跨代理验证

支持客户端

Claude

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

  • 工具数量 14 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 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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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

All Agents MCP 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。

All Agents MCP 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。

All Agents MCP 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。

All Agents MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

All Agents MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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