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MCP Server · AI代理

Cassini MCP

agentloop是一个CLI工具,通过协调多个AI代理团队自主构建软件,无需人工干预,实现从产品需求文档到代码提交的完整开发生命周期。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 5
AI代理TypeScriptClaude

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
andrewflierman
提供方
andrewflierman

工具数量

5

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

Cassini MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 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 5 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 运行

PRD输入。提交代码输出。没有人在循环中。

agentloop是一个CLI,它协调一组AI代理自主构建软件。你给它一份产品需求文件。它计算出执行顺序,引发测试编写者、构建者和代码审查者的并行浪潮,直到每个任务都被提交或尝试了六次后放弃,它才会停止。

你不照看它。你不批准中期公关。你按下进入键,然后走开。

______________________________________________________________________

问题

AI编码助手速度很快,但他们仍然需要你坐在椅子上。你提示,你复习,你课程正确,你再提示。对于一个包含10个任务的功能,这意味着需要来回数小时,而你就是瓶颈。

agentloop将您完全从循环中删除。它运行整个软件开发生命周期——测试、构建、审查、提交——作为一个检查彼此工作的专业代理管道。

______________________________________________________________________

运作原理

prd.json
  │
  ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  Planner (Claude, no tools)          │
│  Reads tasks, builds dependency graph│
│  Groups into parallel waves          │
└──────────────┬───────────────────────┘
               │
     ┌─────────▼─────────┐
     │  Wave 1            │
     │  ┌───────────────┐ │
     │  │ Task A        │ │  Each task runs the full pipeline:
     │  │ Task B        │ │
     │  │ (parallel)    │ │  test-writer ──▶ builder(s) ──▶ reviewer
     │  └───────────────┘ │                                  │
     └─────────┬──────────┘                    ┌─────────────┤
               │                               │ SHIP IT     │ CHANGES NEEDED
     ┌─────────▼─────────┐                     ▼             ▼
     │  Wave 2            │               committer     rebuild + re-review
     │  (depends on W1)   │                              (up to 6 attempts)
     └─────────┬──────────┘
               │
     ┌─────────▼─────────┐
     │  PM Agent          │
     │  Writes sprint     │
     │  summary           │
     └────────────────────┘

代理人

每个代理都是一个克劳德子流程,有自己的角色、工具和约束:

代理作业关键约束
测试编写器在任何代码存在之前写入失败的测试如果测试在写入时通过,则硬停止
建造者写入代码,直到所有测试都通过从不触碰测试——标记它,如果有一个测试似乎错误,则停止
代码审查员已完成工作的只读审计排放 SHIP IT 或 CHANGES NEEDED 有特定的修复
git提交者审核人批准后提交仅在审核后运行 SHIP IT
下午在所有任务完成后编写冲刺摘要最后运行一次

审查循环是质量门。如果评论者说 CHANGES NEEDED,agentloop将反馈发送回构建器并重试——最多6个周期。这不是重试和希望。审阅者给出了具体的修复说明,构建者对其进行了处理。

实时仪表板

当所有这些运行时,全屏终端仪表板会显示实时进度——哪些代理处于活动状态,它们在做什么,写入的字节数,经过的时间和波形进度。完成后,您将获得已发货和未发货的最终摘要。

GitHub集成

如果你设置了一个 .claude/task-issues.json 将任务ID映射到GitHub问题编号,agentloop实时更新问题标题和状态表情符号,并在运行完成时将冲刺摘要发布到史诗问题。如果文件不在那里,GitHub集成就会悄无声息地关闭——什么都不会中断。

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快速启动

# Build the CLI
cd loop && bun install && bun build src/index.ts --compile --outfile=dist/agentloop

# From your project root (where prd.json lives)
agentloop                  # new run
agentloop --resume         # resume a previous run
agentloop --branch feature # specify a feature branch

您需要:

  • 包子 用于建筑
  • Claude CLI (claude)在你的路上
  • A. prd.json 在项目根目录中
  • 中的代理定义 .claude/agents/

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项目结构

loop/                      # The CLI itself (TypeScript + Bun)
  src/
    index.ts               # Entry point
    commands/run.ts         # Main execution engine
    lib/prd.ts              # PRD reader
    lib/state.ts            # Run state persistence
    lib/github.ts           # GitHub integration (fire-and-forget)
    ui/dashboard.ts         # Terminal dashboard
    ui/theme.ts             # Colors, icons, box-drawing

.claude/agents/            # Agent definitions (per project)
.agentloop/                # Runtime artifacts (created during runs)
  state.json               # Current run state
  logs//             # Per-task, per-agent logs

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为什么这种架构

首先通过设计进行测试。 测试编写器在任何实现存在之前运行。构建者编写代码是为了使测试通过,而不是相反。这意味着在编写单行生产代码之前,验收标准被编码为可执行检查。

特工们互相检查。 构建者无法标记自己的作业。一个单独的审阅者代理(使用只读工具)会审核作业并将其发送回去。这捕捉到了当一个模型同时编写和评估代码时发生的那种“在我看来很好”的漂移。

在安全的地方并行。 规划器使用Claude来推理任务依赖关系并构建拓扑排序。独立任务以并行波的形式运行。在一个任务中,后端和前端构建器可以同时运行。没有人为序列化。

失败是头等大事。 如果一个任务在6次尝试后仍无法通过审查,则将其标记为失败,而不是默默地忽略。仪表板准确显示发生了什么,日志捕获每个代理的完整输出以进行调试。

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理TypeScript本地部署软件开发自动化测试驱动开发并行处理代码审查

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 5 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。

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

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

Cassini 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。

Cassini 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。

Cassini 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。

Cassini MCP 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。

Cassini 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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