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MCP Server · AI代理

Polyagent MCP

Polyagent MCP是一个多代理MCP服务器,允许Codex、Gemini CLI和其他AI编码助手使用Claude Code代理定义,无需额外配置。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
PythonClaudeAI代理

快速开始

作者 / 组织
execveat
提供方
execveat
运行时
Python

工具数量

1

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

1

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Polyagent MCP 属于AI代理类 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

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

uvx --from git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp polyagent-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "polyagent-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp",
        "polyagent-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 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

Polyagent MCP

MCP server that brings Claude Code agents to Codex, Gemini CLI and other AI coding assistants. Let any MCP-compatible client benefit from existing .claude/agents/ definitions, with zero additional configuration.

Why This Exists

Teams with Claude Code agents want colleagues on Codex or Gemini to reuse those same agents without porting anything. Polyagent MCP provides a zero-configuration experience for contributors using Codex or Gemini who might not have access to Claude Code, enabling the same agent-based workflows that Claude Code provides. It's designed as a drop-in feature for projects where there's already considerable thought put into designing Claude Code-optimized subagents.

How It Works

When you run this MCP server within Codex or Gemini, it spawns agents via separate CLI sessions, so they perform similarly to Claude Code agents. This provides the same benefits:

  • Context optimization: The main process uses less context as agents are initialized with separate context and only pass back what's important—not all intermediary output and thinking tokens.
  • Better performance: Each agent can be provided with its own knowledge and rules. Since it operates in a fresh session, this typically leads to way better prompt adherence compared to giving the same instructions to a single AI agent tasked with many responsibilities (single responsibility principle).

Installation

Quick Start with uvx (Recommended)

Run directly from GitHub without cloning:

# Default stdio transport
uvx --from git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp polyagent-mcp

# HTTP transport on custom port
uvx --from git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp polyagent-mcp --transport http --port 8000

Local Development

Clone and install for development:

git clone https://github.com/execveat/polyagent-mcp.git
cd polyagent-mcp
uv sync

Run locally with either:

# Using the console script
uv run polyagent-mcp

# Using fastmcp CLI (for development with auto-reload)
uv run fastmcp dev polyagent_mcp.server:mcp

Configuration

Codex

Add to your Codex configuration with a minimum 15-minute timeout:

[mcp_servers.agents]
command = "uvx"
args = ["--from", "git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp", "polyagent-mcp"]
tool_timeout_sec = 900

For local development (if you've cloned the repo):

[mcp_servers.agents]
command = "uv"
args = ["--directory", "/path/to/polyagent-mcp", "run", "polyagent-mcp"]
tool_timeout_sec = 900

Important:

  • Use tool_timeout_sec = 900 or higher. Lower timeouts will cause agent invocations to fail prematurely
  • The uvx method automatically installs and updates from GitHub
  • For local development, replace /path/to/polyagent-mcp with your actual clone path

Gemini CLI

Add to your settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "agents": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp",
        "polyagent-mcp"
      ],
      "timeout": 900000
    }
  }
}

For local development:

{
  "mcpServers": {
    "agents": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/polyagent-mcp",
        "run",
        "polyagent-mcp"
      ],
      "timeout": 900000
    }
  }
}

Important:

  • Timeout is in milliseconds: 900000 = 15 minutes
  • For local development, replace /path/to/polyagent-mcp with your actual clone path

Environment Variables

Configure via environment variables (all optional):

  • POLYAGENT_MCP_DIR – directory with agent Markdown files (default: .claude/agents)
  • POLYAGENT_MCP_CONFIG – optional YAML/JSON file for runner/agent config overrides
  • POLYAGENT_MCP_WORKSPACE – working directory for agent execution
  • POLYAGENT_MCP_TIMEOUT – default timeout in seconds (default: 900)
  • POLYAGENT_MCP_LOG_LEVEL – Python log level (default: INFO)
  • POLYAGENT_MCP_DEBUG – enable FastMCP debug mode

Usage

Once configured, your MCP client will automatically discover all agents in .claude/agents/:

  1. List available agents: Check resource://agents/manifest or use your client's tool listing
  2. Review agent instructions: Read agent:// before delegating
  3. Invoke agents: Call the tool named after the agent (e.g., commit-agent)

Example tool invocation:

{
  "tool": "commit-agent",
  "arguments": {
    "task": "Review and commit the changes with an appropriate message",
    "context": "Fixed authentication bug in login flow"
  }
}

Optional parameters:

  • runner – force a specific CLI (codex, claude, gemini)
  • model – runner-specific model alias
  • timeout_seconds – extend timeout for long operations

Requirements

  • Python 3.10+
  • At least one of: codex, claude, or gemini CLI installed
  • Existing .claude/agents/ directory with agent definitions

License

MIT

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

AI编码助手Python本地部署多代理系统零配置上下文优化性能提升

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 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。
  • 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。

同类对比

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常见问题

5 条

Polyagent MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx --from git+https://github.com/execveat/polyagent-mcp polyagent-mcp,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。

Polyagent MCP 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。

Polyagent 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。

Polyagent MCP 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。

Polyagent 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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