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A行为人

开源 模型上下文协议（MCP） 该服务器为人工智能辅助的软件团队协调多方利益相关者的功能细化和开发执行工作流。

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概述

AICconductor为您的AI编码代理提供了一个结构化、可审计的管道——从原始特征想法到合并代码。它暴露了 39个MCP工具 任何兼容MCP的代理（Claude、Copilot、Cursor、Cline等）都可以调用以通过两个工作流驱动任务：

1. 功能优化 --将一个功能分解为离散的任务，然后在编写任何代码之前，将每个任务通过一个连续的利益相关者审批链进行路由。
2. 开发执行 --通过开发人员推动批准的任务→ 代码审查员→ 具有完整审计历史的QA生命周期。

特性

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先决条件

• 码头工人 Docker Compose
• MCP兼容的AI代理（Claude Desktop、VS Code Copilot、Cursor、Cline等）

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快速开始

git clone https://github.com/your-org/aiconductor.git
cd aiconductor
docker compose up -d

MCP服务器和仪表板现在正在运行。通过在MCP配置中添加以下内容来连接您的AI代理：

克劳德桌面版 — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "aiconductor": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "-e", "DISABLE_DASHBOARD=true", "aiconductor-mcp", "node", "dist/bundle.js"]
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json 或用户设置

{
  "mcp.servers": {
    "aiconductor": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "-e", "DISABLE_DASHBOARD=true", "aiconductor-mcp", "node", "dist/bundle.js"]
    }
  }
}

重新启动您的代理。打开仪表板 http://localhost:5111.

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工作流

中包含两个斜线命令工作流 .github/prompts/ 并且可以直接从您的代理调用。

/refine-feature --功能优化

将纯文本功能描述转化为利益相关者批准的、可实现的任务。

Feature Description
  │
  ├─ Scope determination & context gathering
  ├─ Attachment analysis (images, docs, spreadsheets)
  ├─ Clarification questions
  ├─ SMART acceptance criteria generation
  ├─ Test scenario generation
  ├─ Task breakdown (5–8 tasks)
  │
  └─ Batched stakeholder review cycle
       │
       ├─ Product Director  →  Architect  →  UI/UX Expert  →  Security Officer
       │        │                  │               │                  │
       │     reject             reject          reject             reject
       │        └──────────────────┴───────────────┴──────────────────┘
       │                                  ▼
       │                         NeedsRefinement → restart
       │
       └─ All tasks reach ReadyForDevelopment ✓

任务在中处理 每个角色的批次 --采用单一角色可以一次性覆盖所有任务，从而大大减少上下文开销。

/dev-workflow --开发执行

驱动器 ReadyForDevelopment 通过实施任务 Done.

ReadyForDevelopment
  └─→ InProgress ─→ InReview ─→ InQA ─→ Done ✓
           │             │          │
           └─────────────┴──────────┘
                    NeedsChanges → back to InProgress

每个阶段都由不同的角色处理： 开发者 （实施和测试）， 代码检查者 （批准或请求更改）， 问答 （验证验收标准）。

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仪表盘

打开 http://localhost:5111 在您的浏览器中。

• 新增的定制看板图 --按工作流状态排列的任务卡；空列折叠成细长的条带，这样所有列都可以在屏幕上显示，而无需水平滚动
• 实时更新 --WebSocket连接将任务状态更改立即推送到所有打开的浏览器选项卡
• 详图面板 --根据功能验收标准、测试场景、澄清和细化步骤进度
• 多仓库切换器 --从侧边栏在已注册的存储库之间切换
• 审阅者在场 --查看某个功能当前有哪些审阅者处于活动状态

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MCP工具参考

编排

利益相关者评审

开发管道

功能和任务管理

细化跟踪

检查点管理

库管理

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利益相关者角色

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项目结构

src/
├── index.ts                 # MCP server — tool definitions and request handling
├── AIConductor.ts     # Business logic for all workflow operations
├── WorkflowValidator.ts     # State machine — validates transitions and returns role prompts
├── DatabaseHandler.ts       # SQLite CRUD operations
├── rolePrompts.ts           # System prompts for each stakeholder role
├── websocket.ts             # WebSocket server — real-time event broadcasting
├── dashboard.ts             # Express web server (port 5111)
├── types.ts                 # TypeScript interfaces
└── client/                  # React SPA (Vite)

.github/prompts/
├── refine-feature.prompt.md # Feature refinement workflow
└── dev-workflow.prompt.md   # Development execution workflow

数据库：

• Docker： /data/tasks.db （持续体积 task-review-data)
• 当地： ./tasks.db 在项目根中

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本地开发

npm install
npm run dev          # Watch mode — recompiles on change
npm run build        # Production build (server + client)
npm test             # Run all tests with coverage
npm run lint         # TypeScript and code quality lint
npm run dashboard    # Start dashboard standalone (port 5111)

要在代码更改后重建Docker镜像：

docker compose up -d --build

CI/CD管道

所有pull请求都会自动通过我们的GitHub Actions CI工作流运行，其中包括：

• 构建 --TypeScript编译 npm run build
• 棉绒 --代码质量检查 npm run lint
• 测试 --通过覆盖率跟踪进行Jest测试 npm test
• 覆盖 --覆盖率指标上传到Codecov

看 贡献.md 有关在本地运行这些检查、了解故障和我们的分支保护规则的详细信息。

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配置

要重置所有数据，请执行以下操作：

docker compose down -v && docker compose up -d

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许可证

麻省理工学院