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MCP Server · AI代理

c2c (Lucharo)

c2c是一个基于FastMCP的服务,允许Claude Code代理自主生成和管理子代理,适用于并行任务处理和自主组织代理层级结构。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 4
PythonClaudeAI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
lucharo
提供方
lucharo

工具数量

4

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

c2c (Lucharo) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 4 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 4 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

c2c-克劳德代码到克劳德代码MCP服务器

______________________________________________________________________

自组织代理、并行代理任务、递归代理——所有这些都由 c2c 主控程序

这是怎么一回事?

c2c 是一个 FastMCP 该服务器封装了Anthropic的\[Claude Agent SDK\],为Claude Code提供了生成代理的能力,尽管实际上也适用于任何其他代理。利用这些模型编写计划、系统提示等的能力,很容易看出单个Agent是如何配备的 c2c 可以有许多应用:

  • 令人尴尬的并行任务:如果Claude Code建议对给定问题尝试3个选项,为什么不探索其中的3个呢?并行?异步?
  • 正交任务:假设你(或代理)正在处理计划周密、彼此不重叠的任务。不需要在不同的环境中生成多个claude代码会话 tmux 会话或终端选项卡。让您的主代理为您生成这些会话,与子代理迭代,并在工作准备就绪后向您报告。
  • 自组织代理:你可以从一个任务开始,让代理自由发挥,让他们按照自己的意愿进行自组织。一个入口点代理可以产生两个代理,例如后端和前端工程师,也可能是协调它们的技术主管。也许每个后端和前端工程师都有很多任务,需要更多的帮助,他们也可以根据需要生成更多的代理,让他们自己决定!

安装

git clone https://github.com/lucharo/c2c
cd c2c
claude mcp add c2c -- uv run c2c

概念

对话是指代理之间的整个消息交换,包括完整的对话历史。对话可以创建、发送消息和结束。

工具

c2c 公开了4个核心工具:

  • create_conversation(task_name, task_description):创建新对话并返回 conversation_id
  • send_message_and_receive_response(conversation_id, message):向对话发送消息并返回代理的响应
  • end_conversation(conversation_id):结束对话并清理资源
  • list_conversations():列出所有活动对话及其状态和消息计数

身份验证和环境变量

无论你从Claude Code会话中生成什么代理,你都会使用为父级设置的身份验证方法。

Claude Code在启动时似乎设置了一些环境变量,其中包括:

CLAUDECODE=1
CLAUDE_CODE_ENTRYPOINT=cli

claude-agent-sdk 如果满足以下条件,可以选择这些并使用Claude Code身份验证模式(例如通过订阅登录) ANTHROPIC_API_KEY 不见了。

此外,如果在中定义了任何环境变量 ~/.claude/settings.json 例如:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": ">",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.6",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.6"
  },
  "alwaysThinkingEnabled": true
}

对于z.ai身份验证,它们也将被提取。

发展

c2c_dev.py 是一个完全可视化的版本,使用 c2c.conversation_storage.py (也是vibecoded)似乎可以完成这项工作,因为它可以在不阻塞主代理的情况下生成多个子代理(所有子代理都使用主claude代码)。

您可以安装 c2c-dev 通过运行mcp:

claude mcp add c2c -- uv run c2c_dev.py

要求/目标

  • \[\]Claude Code可以通过以下方式生成其他Claude Code子代理 claude-agent-sdk+MCP
  • \[\]代理父子对话使用与主claude代码相同的日志系统,即。 ~/.claude/projects/...
  • \[\]跟踪子代理的谱系(parent_id、depth…)
  • \[\]子代理可以产生子代理
  • \[\]用于可视化代理图形的UI
  • \[\]如果可以的话,用户界面可以跳转到任何对话中 claude --resume session_id 更好
  • \[\]代理创建或对话中的权限处理
  • \[\]代理创建或对话过程中的模型规范处理

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代理通信Python本地部署任务并行化自主组织Claude集成

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

  • 只提供 4 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。
  • 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

  • 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。

同类对比

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MCP.so

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Server Everything (everything)

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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

c2c (Lucharo) 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。

c2c (Lucharo) 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。

c2c (Lucharo) 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。

c2c (Lucharo) 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。

c2c (Lucharo) 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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