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MCP Server · 运维云端

Claude-advisor

Antigravity ↔ Claude Code桥接服务,作为Google Antigravity和Claude Code之间的战略协调器,通过单一委托工具实现咨询、验证和实施功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
PythonClaude云端部署

快速开始

作者 / 组织
anderson-suga
提供方
anderson-suga
运行时
Python

工具数量

1

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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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Claude-advisor 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

Python MCP Server

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 1 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。

详细介绍

反重力↔ 克劳德代码桥(MCP)

A. 模型上下文协议(MCP) 连接Google Antigravity和Claude Code的服务器。反重力扮演着战略协调者的角色;Claude Code通过一个委托工具处理咨询、验证和实际实施。

建筑

Antigravity (Orchestrator)
        │
        │  stdio (MCP)
        ▼
  Python MCP Server
        │
        │  subprocess --output-format json
        ▼
   Claude Code CLI
        │
        ▼
  Local Filesystem / Tests

每一次处决都是 短暂的:每次调用后,Claude Code会话历史记录都会立即删除,以确保下一次请求的清白。

工具暴露在反重力下

delegate(context, role, task, required_skill?, target_files?)

将任何任务委托给Claude Code。这 role 字段定义了代理的姿态——同一工具用于咨询、验证和实现。

字段类型必填描述
contextstringyes当前场景概述
rolestringyes任务的角色(例如。, "Python Performance Expert")
taskstringyes要执行的确切操作
required_skillstringno要激活的技能(例如。, "python-expert", "gin-expert")
target_filesstring\[\]no要修改或创建的文件-- 硬限制为3

硬失败: 请求超过3个 target_files 立即被拒绝 "status": "error"反重力必须把任务分解。

保持模式: 任何故障(克劳德代码错误、超时、子模块污染)都会返回 "status": "holding"反重力必须暂停自动化,等待人类干预。

______________________________________________________________________

先决条件

  • Python 3.13+
  • 克劳德代码CLI 已安装并验证(claude --version)

______________________________________________________________________

本地设置

1.克隆并进入项目

git clone  claude-advisor
cd claude-advisor

2.配置环境

cp .env.example .env

编辑 .env 并设置 WORKSPACE_PATH 该MCP服务器将管理的项目的绝对路径。

3.创建Python环境并安装依赖项

make setup

4.启动MCP服务器

make serve

服务器通过以下方式进行通信 标准 --它将静默等待MCP消息。这是预期的行为。

(可选)启动时自动启动

要将服务器注册为Ubuntu自动启动的systemd用户服务:

make install-service

这会产生 ~/.config/systemd/user/claude-advisor.service,启用它,并运行 loginctl enable-linger 因此,即使没有活动的登录会话,服务也会持续存在。

要删除它:

make uninstall-service

Makefile引用

命令描述
make setup创建 .venv 并安装依赖项
make serve启动MCP服务器
make dev别名为 serve
make install-service注册为systemd用户服务(启动时自动启动)
make uninstall-service停止、禁用和删除systemd服务

______________________________________________________________________

环境变量

变量默认值描述
WORKSPACE_PATH.此服务器管理的项目的绝对路径
CLAUDE_BINclaudeClaude Code CLI二进制文件的绝对路径——如果 claude 不在子进程PATH中
EXECUTION_TIMEOUT_SECONDS300单身人士的硬性截止日期 delegate 呼叫

______________________________________________________________________

注册反重力

将以下条目添加到您的反重力MCP配置中:

{
  "mcpServers": {
    "claude-advisor": {
      "command": "/absolute/path/to/claude-advisor/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "/absolute/path/to/claude-advisor",
      "env": {
        "WORKSPACE_PATH": "/absolute/path/to/managed/project",
        "CLAUDE_BIN": "/absolute/path/to/claude"
      }
    }
  }
}
始终使用绝对路径。MCP服务器作为子进程生成——相对路径将无法正确解析。

______________________________________________________________________

使用Claude Code注册(作为MCP服务器)

claude mcp add claude-advisor \
  /absolute/path/to/.venv/bin/python \
  -a "-m" -a "src.server" \
  --cwd /absolute/path/to/claude-advisor

验证注册:

claude mcp list

______________________________________________________________________

验证服务器是否正常工作

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"0.1"}}}' \
  | python -m src.server

您应该收到一个JSON响应 serverInfo.name: "claude-advisor" 和那个 delegate 下面列出的工具 capabilities.

______________________________________________________________________

项目结构

claude-advisor/
├── .env.example
├── requirements.txt
├── Makefile
├── src/
│   ├── server.py               # MCP server entrypoint — exposes delegate tool
│   ├── config.py               # Settings via pydantic-settings
│   ├── tools/
│   │   └── executor.py         # delegate tool implementation
│   └── bridge/
│       ├── cli.py              # Claude Code subprocess handler, JSON parsing, session history cleanup
│       └── workspace.py        # analyze_workspace + submodule contamination check

______________________________________________________________________

子模块安全

Git子模块通过以下方式自动检测 git submodule status --recursive.Claude Code在其提示符中收到显式的只读约束,桥运行 git status --porcelain 执行后在每个子模块内部。任何检测到的变化都会触发 holding 状态。

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

模型协调Python本地部署代码委托Python工具开发自动化代码验证

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,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

  • 需要在运维云端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。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Claude-advisor 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 Python MCP Server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Claude-advisor 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Claude-advisor 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。

Claude-advisor 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,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。

Claude-advisor 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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