Cc Agent

cc代理

MCP服务器，用于在GitHub存储库中生成Claude Code代理。赋予Claude Code以下能力 分支本身 --克隆一个仓库，并启动一个子代理来自主处理它，在MCP重启时保持状态不变。

建造于 @贡齐赫.

快速入门

claude mcp add cc-agent -- npx @gonzih/cc-agent

设置以下选项之一：

CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN=sk-ant-oat01-...   # OAuth token (recommended)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...         # API key

重新启动克劳德代码。您现在有13个新的MCP工具。

MCP工具

spawn_agent参数

create_plan参数

每一步 steps:

create_profile参数

spawn_from_profile参数

使用示例

基本代理

spawn_agent({
  repo_url: "https://github.com/yourorg/yourrepo",
  task: "Add error handling to all API endpoints. Open a PR when done.",
  create_branch: "feat/error-handling",
  max_budget_usd: 5
})
// → { job_id: "abc-123", status: "started" }

list_jobs()
// → [{ id: "abc-123", status: "running", recentTools: ["Read", "Edit", "Bash", ...] }]

get_job_output({ job_id: "abc-123", offset: 0 })
// → { lines: ["[cc-agent] Cloning...", "Reading src/api.ts...", ...], done: false }

send_message({ job_id: "abc-123", message: "Also update the tests." })
// → { sent: true }

cost_summary()
// → { totalJobs: 1, totalCostUsd: 1.23, byRepo: { "https://github.com/...": 1.23 } }

具有依赖关系的多步骤计划

create_plan({
  goal: "Refactor auth and update docs",
  steps: [
    {
      id: "refactor",
      repo_url: "https://github.com/yourorg/app",
      task: "Refactor auth middleware to use JWT. Open a PR.",
      create_branch: "feat/jwt-auth"
    },
    {
      id: "docs",
      repo_url: "https://github.com/yourorg/app",
      task: "Update README to document the new JWT auth flow.",
      create_branch: "docs/jwt-auth",
      depends_on: ["refactor"]
    }
  ]
})
// → { goal: "...", totalSteps: 2, steps: [{ stepId: "refactor", jobId: "abc-1", status: "cloning" }, { stepId: "docs", jobId: "abc-2", status: "pending" }] }

重复任务的配置文件

// Save once:
create_profile({
  name: "fix-issue",
  repo_url: "https://github.com/yourorg/app",
  task_template: "Fix issue #{{issue}}: {{title}}. Open a PR when done.",
  default_budget_usd: 5
})

// Use many times:
spawn_from_profile({
  profile_name: "fix-issue",
  vars: { issue: "42", title: "Login broken on mobile" }
})

继续上一节课

// Get session ID from a completed job:
get_job_status({ job_id: "abc-123" })
// → { ..., session_id_after: "ses_xyz" }

// Resume it:
spawn_agent({
  repo_url: "https://github.com/yourorg/app",
  task: "Continue where you left off — finish the tests.",
  session_id: "ses_xyz"
})

坚持

cc代理v0.3.0+将所有作业状态存储在 瑞迪斯，它在启动时自动配置——无需配置。

自动配置

启动时，cc代理尝试连接到Redis localhost:6379.如果不可用：

1. 码头工人 --跑步 docker run -d --name cc-agent-redis -p 6379:6379 --restart=unless-stopped redis:alpine
2. redis服务器 --如果 redis-server 位于PATH中，将其作为守护进程生成
3. 内存回退 --记录警告并继续；作业在重新启动后不会持久化

一旦Redis可用，所有作业状态、输出、配置文件和计划都会在MCP服务器重启后继续存在，并且 在所有Claude Code会话中共享 指向同一Redis实例。

密钥架构

磁盘回退

当Redis不可用时，cc代理会回退到原始的基于磁盘的存储：

• .cc-agent/jobs.json --作业元数据
• .cc-agent/jobs/.log --每个作业输出日志
• ~/.cc-agent/profiles.json --配置文件

在Redis可用的情况下，现有的磁盘配置文件在首次启动时会自动迁移到Redis。

作业状态

工具调用可见性

list_jobs 回报 recentTools --Claude每次作业调用的最后10个工具名称（例如。 ["Read", "Edit", "Bash", "Glob"]). get_job_output 返回完整 tool_calls 阵列。这让我们了解了代理在静默期实际上在做什么。

预算控制

集 max_budget_usd 每个工作岗位都要限制支出。默认值为20美元。当预算用尽时，Claude Code会被SIGTERM杀死（退出代码143）。

spawn_agent({ ..., max_budget_usd: 10 })  // up to $10 for this task
spawn_agent({ ..., max_budget_usd: 2  })  // quick/cheap task

代理委托模式

推荐的思维模式： 你是技术主管，特工是你的团队.

• 为任何涉及代码库的任务（多个文件、运行测试、打开PR）生成代理
• 自己做研究、快速编辑和编排
• 始终以终端步骤提示终端代理： gh pr create → gh pr merge → npm publish （或任何运送工作的东西）
• 监视器 list_jobs + get_job_output，如果预算用完，则重新启动

# Standard agent task prompt ending:
gh pr create --title "feat: ..." --body "..." --base main
gh pr merge --squash --auto
npm version patch && npm publish   # if it's a library

MCP配置（claude.json）

{
  "cc-agent": {
    "command": "npx",
    "args": ["@gonzih/cc-agent"],
    "env": {
      "CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN": "sk-ant-oat01-..."
    }
  }
}

运作原理

1. spawn_agent 创建作业记录（持久化到磁盘），并立即返回作业ID
2. 背景： git clone --depth 1 进入临时目录
3. 可选择签出现有分支或创建新分支
4. 跑 claude --print --output-format stream-json --verbose --dangerously-skip-permissions --max-budget-usd
5. 将stdout/stderr流式传输到作业的输出日志（内存+磁盘）中
6. 工具调用从JSON流中捕获并存储在 tool_calls[]
7. 退出时：作业标记为已完成/失败，10分钟后清理工作目录
8. 作业在1小时后从内存中过期（日志文件保留在磁盘上）
9. 待处理的作业在其依赖关系完成时每3秒自动升级一次

环境变量

需求

• Node.js 18+
• claude CLI： npm install -g @anthropic-ai/claude-code
• Git

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