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MCP Server · AI代理

MCP Task Relay

MCP任务中继是一个企业级的模型上下文协议服务器,提供智能调度/执行器工作流,支持加密上下文验证和高效令牌使用。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0mcp-task-relay@latest
TypeScriptClaude令牌优化

快速开始

作者 / 组织
royisme
提供方
royisme
运行时
Node.js

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选型结论

MCP Task Relay 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx -y mcp-task-relay@latest serve --profile dev

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-task-relay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-task-relay@latest",
        "serve",
        "--profile",
        "dev"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Node.js,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 0 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

MCP任务中继

中文文档 |英语

MCP任务中继是一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,它为自主代理提供了一个复杂的调度器/执行器工作流。它具有企业级可靠性,具有智能问答协议和加密上下文验证功能,可防止上下文漂移,同时将令牌使用率降低95%以上。

架构概述

┌─────────────┐     MCP Protocol     ┌──────────────┐
│   MCP       │ ◄──────────────────► │  Scheduler   │
│  Clients    │    (stdio/SSE)       │   (Relay)    │
│ (Claude/    │                      │              │
│  Codex)     │                      │  ┌────────┐  │
└─────────────┘                      │  │Answer  │  │
                                     │  │Runner  │  │
                                     │  │(LLM)   │  │
                                     │  └────────┘  │
                                     │      ▲       │
                                     │      │ Ask   │
                                     │      ▼       │
       ┌─────────────────────────────┤  ┌────────┐ │
       │   Ask/Answer Protocol       │  │Context │ │
       │   (Context Envelope)        │  │Envelope│ │
       │   ┌──────────────┐          │  │+ Hash  │ │
       │   │ Executor SDK │ ◄────────┤  └────────┘ │
       │   └──────────────┘          │              │
       │   Job Execution             └──────────────┘
       │   Environment
       └──────────────────────────────────────────────┘

关键创新: 带有SHA-256验证的上下文包络协议确保了执行器和应答运行器之间的完美上下文对齐,消除了上下文漂移,同时最大限度地减少了令牌开销。

______________________________________________________________________

✨ 主要特点

🔐 上下文信封协议

通过显式、可验证的上下文快照防止上下文漂移:

  • 密码验证:SHA-256哈希确保上下文完整性
  • 令牌优化:约50个代币(最低)vs 10k-50k代币(完整历史)
  • 零会话内存:每个Ask都独立处理,并进行完整的上下文重建
  • 答案证明:使用的上下文/角色/模型/工具的加密证明

🤖 智能问答系统

  • 四层提示架构:基地→ Role → 上下文→ Task
  • 角色目录:基于YAML的可扩展角色定义
  • LLM集成:具有自动重试和验证功能的拟人克劳德
  • JSON模式验证:具有模式强制的类型安全响应
  • 决策缓存:消除了对相同查询的冗余LLM调用

💾 企业级存储

  • 带WAL模式的SQLite:高性能并发访问
  • 自动架构管理:无需手动迁移
  • 内存模式:非常适合测试和CI/CD
  • 完整审计跟踪:完成所有状态转换的事件跟踪

📊 生产可观察性

  • 结构化日志记录:通过Pino创建JSON日志
  • 实时更新:作业/任务状态的服务器发送事件(SSE)
  • 综合指标:请求延迟、缓存命中率、令牌使用情况

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🚀 快速开始

先决条件

  • Node.js ≥ 20
  • npm 或 小圆面包 1.3+
  • 无烟煤API密钥 (适用于答案跑者)

安装

# NPM (recommended for production)
npm install -g mcp-task-relay

# Or use npx for one-off execution
npx -y mcp-task-relay@latest serve --profile dev

基本用法

# Start with in-memory storage (development)
mcp-task-relay serve \
  --profile dev \
  --storage memory \
  --config-dir ./.mcp-task-relay

# Start with persistent storage (production)
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
mcp-task-relay serve \
  --profile prod \
  --storage sqlite \
  --sqlite ./data/relay.db \
  --config-dir ./config

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📖 配置

CLI选项

标志描述环境变量
--profile 环境配置文件(dev/stating/prod)TASK_RELAY_PROFILE
--config-dir 配置目录路径TASK_RELAY_CONFIG_DIR
--storage 存储后端(内存/sqlite)TASK_RELAY_STORAGE
`--sqlite
`SQLite数据库文件路径TASK_RELAY_SQLITE_URL
--transport 传输协议(仅限第2阶段的stdio)TASK_RELAY_TRANSPORT

环境变量

必修的:

  • ANTHROPIC_API_KEY -Answer Runner的Anthropic API密钥

可选:

  • TASK_RELAY_PROMPTS_DIR --自定义提示目录
  • TASK_RELAY_SCHEMATA_DIR --自定义JSON模式目录
  • TASK_RELAY_POLICY_FILE --自定义策略YAML文件
  • TASK_RELAY_ANSWER_RUNNER_ENABLED --启用/禁用应答运行程序(默认值:true)

上下文信封(执行器侧):

  • TASK_RELAY_JOB_ID --当前作业标识符
  • TASK_RELAY_STEP_ID --当前执行步骤
  • TASK_RELAY_REPO --存储库标识符
  • TASK_RELAY_COMMIT_SHA --Git提交SHA
  • TASK_RELAY_POLICY_VERSION --策略版本
  • TASK_RELAY_FACT_* --自定义事实(例如。, TASK_RELAY_FACT_branch=main)

配置目录结构

.mcp-task-relay/
├── config.yaml              # Main configuration
├── policy.yaml              # Security policy rules
├── prompts/                 # Role definitions
│   ├── role.diff_planner@v1.yaml
│   ├── role.test_planner@v1.yaml
│   └── role.schema_summarizer@v1.yaml
└── schemata/                # JSON Schemas
    ├── ask.schema.json
    ├── answer.schema.json
    └── artifacts/
        ├── diff_plan.schema.json
        └── test_plan.schema.json

示例 config.yaml:

askAnswer:
  port: 3415
  longPollTimeoutSec: 25
  sseHeartbeatSec: 10
  runner:
    enabled: true
    model: claude-3-5-sonnet-20241022
    maxRetries: 1
    defaultTimeout: 60

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🔧 MCP客户端集成

Codex CLI

# Add to Codex configuration
codex mcp add task-relay -- \
  mcp-task-relay serve \
  --profile prod \
  --storage sqlite \
  --sqlite ./relay.db

克劳德代码(桌面)

添加到您的Claude Code MCP设置中(~/.claude-code/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "task-relay": {
      "command": "mcp-task-relay",
      "args": [
        "serve",
        "--profile", "prod",
        "--storage", "sqlite",
        "--sqlite", "./relay.db"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
      }
    }
  }
}

Gemini代码辅助

# Configure in Gemini workspace settings
gemini config mcp add task-relay \
  --command "mcp-task-relay serve" \
  --args "--profile prod --storage sqlite"

______________________________________________________________________

🎯 上下文信封协议

概述

上下文包络协议通过显式、加密验证的上下文快照消除了上下文漂移。

问题: 传统方法需要传输完整的对话历史(10k-50k令牌),导致:

  • 大量代币使用和成本
  • 上下文窗口限制
  • 执行器和应答运行器之间可能存在上下文不一致

解决方案: 具有SHA-256验证的结构化上下文快照(50-300个令牌)。

令牌使用情况比较

方法令牌使用上下文完整性用例
无上下文~50个令牌无答案运行者无视上下文❌
上下文信封50-300个代币密码学的适用于95%以上的场景 ✅
历史10k-50k代币完成需要完整上下文的复杂决策

上下文包络结构

最小(默认环境):

{
  "job_snapshot": {},
  "role": "default"
}

代币成本: 约50个代币

典型(定制事实生产):

{
  "job_snapshot": {
    "repo": "github.com/user/repo",
    "commit_sha": "abc123def456...",
    "env_profile": "production",
    "policy_version": "2.0"
  },
  "facts": {
    "branch": "main",
    "pr_number": "123"
  },
  "tool_caps": {
    "database": {
      "timeout_ms": 5000
    }
  },
  "role": "code_reviewer"
}

代币成本: ~150-200个代币

验证流程

1. Executor builds context_envelope
   └─► Computes SHA-256 hash → context_hash

2. Ask sent with both context_envelope + context_hash

3. Scheduler stores Ask in database

4. Answer Runner retrieves Ask
   ├─► Verifies: computed_hash == stored_hash
   └─► FAIL-FAST on mismatch (E_CONTEXT_MISMATCH)

5. Answer Runner generates response
   └─► Creates attestation with context_hash

6. Answer sent back to Executor

7. Executor verifies attestation
   └─► Ensures context_hash matches original

错误代码

  • E_CONTEXT_MISMATCH --上下文哈希验证失败
  • E_CAPS_volation --违反了工具能力约束
  • E_NO_CONTEXT_ENVELOPE --缺少所需的上下文信封

智能默认值(令牌优化)

SDK会自动省略默认值以尽量减少令牌使用:

  • repo:如果“未知”,则省略(默认)
  • commit_sha:如果“未知”,则省略(默认)
  • env_profile:如果为“dev”,则省略(默认)
  • policy_version:如果为“1.0”,则省略(默认)
  • facts:如果为空,则省略
  • tool_caps:如果没有指定工具,则省略

结果: 在典型场景中,代币减少75-85%。

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🛠️ 发展

从源代码构建

# Clone repository
git clone https://github.com/royisme/mcp-task-relay.git
cd mcp-task-relay

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests
npm test

# Link for local development
npm link

项目结构

src/
├── cli.ts                   # CLI entry point
├── server.ts                # Runtime bootstrap
├── answer-runner/           # LLM-powered answering engine
│   ├── runner.ts            # Core Answer Runner
│   ├── role-catalog.ts      # YAML role loader
│   └── prompt-builder.ts    # 4-layer prompt architecture
├── core/                    # Business logic
│   └── job-manager.ts       # Job orchestration
├── db/                      # Data persistence
│   ├── connection.ts        # SQLite setup
│   ├── asks-repository.ts   # Ask/Answer storage
│   └── answers-repository.ts
├── models/                  # Type definitions
│   ├── schemas.ts           # Zod schemas
│   └── states.ts            # State machine & error codes
├── sdk/                     # Executor SDK
│   └── executor.ts          # Context envelope auto-packing
├── services/                # HTTP/SSE services
│   └── ask-answer.ts        # Ask/Answer API endpoints
└── utils/                   # Shared utilities
    ├── hash.ts              # Context hashing & verification
    └── logger.ts            # Structured logging

prompts/                     # Built-in role catalog
schemata/                    # JSON Schema definitions

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🤝 贡献

欢迎投稿!请阅读我们的 贡献指南 在提交PR之前。

开发工作流程

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

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📄 许可证

麻省理工学院©2025罗伊。看 许可证 了解详情。

______________________________________________________________________

🙏 致谢

  • Anthropic -对于Claude API和MCP规范
  • 更好的SQLite3 --高性能SQLite绑定
  • 黄道 --类型安全架构验证

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📮 支持

  • 问题:
  • 讨论:

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

任务调度TypeScript本地部署模型上下文协议加密验证令牌优化企业级

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 0 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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。
  • 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。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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Server Everything (everything)

MCP World

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

MCP Task Relay 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y mcp-task-relay@latest serve --profile dev,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Task Relay 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Task Relay 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。

MCP Task Relay 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。

MCP Task Relay 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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