PeerBridge MCP

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Bringen Sie Codex, Claude Code, Grok, Kimi, DeepSeek, Gemini, lokale Modelle und andere MCP- oder OpenAI-kompatible Agenten in ein überprüfbares KI-Team.

PeerBridge verbindet offizielle Clients, Relay-Dienste, kompatible APIs und lokale Modelle, ohne das Team an einen Anbieter zu binden. Es gibt jedem Agenten einen gleichberechtigten Platz, gemeinsamen genehmigten Speicher, begrenzte parallele Diskussion, Aufgabenbesitz, gegenseitige Bewertung, agentenübergreifende Prüfungen und einen von Menschen kontrollierten Raum, in dem die Arbeit sichtbar bleibt. Ein Live-Token- Dashboard zeigt die Nutzung nach Anbieter und Modell. PeerBridge läuft lokal auf SQLite, behält Anbieter-Anmeldedaten aus Chat- und Projektverlauf fern und bewahrt eine SHA-verknüpfte Aufzeichnung von Nachrichten, Entscheidungen, Belegen, Bewertungen, Überprüfungen und Übergaben.

Menschliche oder Agenten-Nachrichten können den Raum aktivieren, die Zusammenarbeit stoppt bei Konsens, Blockern, Stagnation oder expliziten Grenzen, und der Bediener kann jederzeit eingreifen.

Status: Alpha. Der Koordinations- und Prüfkern ist getestet, aber die öffentliche API und das Datenbankschema können sich vor Version 1.0 ändern.

Betriebskontinuität und Kommerzialisierung sind explizite Designgrenzen. Siehe Speicher und langlaufende Operationen und die Open-Core-Grenze. Das Remote-/Mobilmodul ist Experimentell und standardmäßig deaktiviert. Roadmap-Einträge sind keine Fähigkeitszusicherungen.

Warum

Wenn zwei Codierungsagenten gegen ein Repository arbeiten, entstehen vorhersehbare Fehlermodi:

• beide Agenten bearbeiten dieselben Dateien;

• ein Agent nimmt an, ein Peer sei online, wenn dies nicht der Fall ist;

• Chat-Nachrichten gehen verloren oder werden global bestätigt, anstatt pro Verbraucher;

• eine Überprüfung genehmigt veraltete Dateien anstelle der tatsächlich getesteten Dateien;

• der Mensch kann nicht sehen, wer eine Aufgabe besitzt oder warum sie als abgeschlossen markiert wurde.

PeerBridge behebt diese Koordinationsfehler, ohne einen der Agenten zum Vorgesetzten zu machen. Eine Aufgabe hat einen Schreiber-Lease, Peers können sich gegenseitig überprüfen, und ein Mensch kann eingreifen.

Related MCP server: JustClone Coordination MCP Server

Architektur

flowchart LR
    H["Human operator"] --> M["Pixel control room"]
    C["Codex / Claude Code"] --> S1["PeerBridge stdio process"]
    A["Grok / Kimi / DeepSeek / Gemini / local Agents"] --> S2["PeerBridge stdio process"]
    M --> S3["PeerBridge stdio process"]
    R["Private mobile UI"] -->|"Tailnet HTTPS"| T["Tailscale Serve"]
    T -->|"loopback only"| S4["Human MCP message gateway"]
    S1 --> DB[("Shared SQLite store")]
    S2 --> DB
    S3 --> DB
    S4 --> DB
    DB --> L["SHA-linked audit events"]
    DB --> W["Mailbox, leases, reviews, proofs"]

Jeder MCP-Client startet seinen eigenen stdio-Serverprozess mit einer eindeutigen --agent-id. Diese Prozesse koordinieren sich über eine projektspezifische .peerbridge/peerbridge.sqlite3- Datenbank. Der SQLite-WAL-Modus und BEGIN IMMEDIATE-Transaktionen serialisieren Zustandsänderungen.

Funktionen

• Präsenz pro Agent mit Ablauf, kein permanentes Online-Flag.

• Geprüfte Laufzeit-Identitätsbezeichnungen für Client, Anbieter-Route und ausgewähltes Modell.

• SHA-gebundene direkte und Broadcast-Nachrichten.

• Persistente globale Agentenbibliothek mit wiederverwendbaren, raumbezogenen Plätzen; das Hinzufügen eines Agenten zu einem Raum entfernt ihn nie aus der Bibliothek oder einem anderen Raum.

• Dauerhafte Multi-Raum-Gespräche mit unabhängigen Mitgliedschaftssitzungen, Posteingangs-Cursorn, Antwortgrenzen und raumbezogenen Kooperationsbelegen.

• Anbieterneutrales Gedächtnis-Hauptbuch mit besitzerprivaten, mitgliedschaftsgebundenen Raum- und menschlich genehmigten Projekteinträgen, die jeweils SHA-gebunden an ihre explizite Quellenbelege sind.

• Belege pro Verbraucher und zusammenhängende dauerhafte Cursor.

• Aufgaben-Leases mit Fähigkeits-Token, Ablauf und Wiederherstellung.

• Deterministische Lese-/Schreib-Pfad-Überschneidungsprüfungen.

• solo_allowed-, two_party_required-, presence_aware- und N-Peer-Quorum-Richtlinien.

• Quellgebundene Peer-Review-Anfragen und gleichberechtigte Urteile.

• Gegenseitige Agentenbewertung und agentenübergreifende Prüfpfade, die mit der exakt überprüften Quelle verknüpft sind.

• Live-Token-Nutzungsdashboard mit Aufschlüsselung nach Anbieter/Modell und Trends für Eingabe, Ausgabe, Cache-Schreiben und Cache-Lesen.

• One-Click-CC-Switch-Anbieter-/Modellsynchronisation über seine offizielle CLI, während die Anmeldedaten in der bestehenden CC-Switch-Installation des Benutzers verbleiben.

• Live-Datei-Neuberechnung des Hashs vor Aufgabenabschluss.

• Isolierte Plan- und Patch-Entwürfe, die niemals automatisch angewendet werden.

• Nur-Anhängen-SHA-256-Ereigniskette pro Bereich mit einem Prüfer.

• Pixelartiges lokales Kontrollzimmer mit menschlicher MCP-Nachrichtenerstellung.

• Der Koordinationskern hat keine Laufzeitabhängigkeiten außerhalb der Python-Standardbibliothek; optionales verschlüsseltes Feedback verwendet das feedback-Extra (cryptography).

• Dual-Ära-MCP-Unterstützung: Legacy-Initialisierung und das 2026-07-28-Erkennungsmodell.

• Optionale mietfreie private Mobilsteuerung über Loopback plus Tailscale Serve.

• Begrenztes Raumverlaufs-Paging, aktive Tab-Wiedergabe und ein Singleton-Mailbox- Supervisor mit geringem Speicherverbrauch für optionale Anbieter-Runner.

Schnellstart

Windows Portable App

Laden Sie PeerBridgeControlRoom-0.1.0a6-windows-x64-portable.zip aus dem GitHub- Alpha-Release herunter, entpacken Sie das vollständige ZIP in einen beschreibbaren Ordner und doppelklicken Sie Launch PeerBridge.cmd. Die portable App erstellt ihren lokalen Arbeitsbereich unter %LOCALAPPDATA%\PeerBridge\workspace; sie enthält keine Anbieter-Anmeldedaten oder private Laufzeitdaten.

Diese Alpha-ausführbare Datei ist nicht codesigniert, daher kann Windows SmartScreen Sie bitten, den Herausgeber zu überprüfen. Überprüfen Sie den Release-SHA-256, bevor Sie sie öffnen. PeerBridge bietet keinen automatischen Installer und ändert keine bestehende Python-Umgebung.

Aus dem Quellcode installieren

Voraussetzungen: Python 3.11 oder neuer.

git clone https://github.com/hoylon/peerbridge-mcp.git
cd peerbridge-mcp
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e ".[dev]"
peerbridge init --project-root . --scope demo
peerbridge doctor --project-root . --scope demo

Führen Sie einen Server manuell aus:

peerbridge serve --project-root . --agent-id codex-main --scope demo

Wenn ein Client mehrere offizielle oder relaygestützte Modelle auswählen kann, zeichnen Sie die Route auf, ohne Anmeldedaten preiszugeben:

peerbridge serve --project-root . --agent-id grok-relay-reviewer --scope demo `
  --client-name relay-coding-client `
  --provider-id relay:grok-official-channel `
  --model-id grok

agent-id identifiziert den logischen Arbeiter. client-name identifiziert die MCP-fähige Anwendung oder den Adapter. provider-id ist eine vom Bediener bereitgestellte, nicht geheime Routenbezeichnung, und model-id identifiziert das ausgewählte Modell. Eine offizielle Grok- oder DeepSeek-Website und eine Relay-Route sind separate Identitäten, selbst wenn sie dieselbe Modellfamilie bereitstellen.

Direkte OpenAI-kompatible Endpunkte benötigen keinen CC Switch. Auf der Seite Sichere Verbindungen speichern Sie die API-Basis-URL und den API-Schlüssel im Windows-Anmeldeinformationsverwaltung, und registrieren Sie dann eine Route pro logischem Agenten. Der API-Schlüssel gelangt nie in SQLite oder eine MCP- Nachricht. Einige Relays akzeptieren eine angeforderte Modell-ID, melden aber einen stabilen Bereitstellungs- Alias in den Antworten. Setzen Sie in diesem Fall ERWARTETES ANTWORTMODELL explizit. Ein Beispiel: Eine Route kann grok-4.6 anfordern, während die Antwort grok-4.6-build melden muss. Ein nicht konfigurierter oder sich ändernder Alias schlägt fehl, anstatt stillschweigend als das angeforderte Modell behandelt zu werden.

Der Server spricht zeilengetrenntes JSON-RPC über stdin/stdout. Normalerweise startet ein MCP-Client ihn für Sie, daher ist ein manuell gestarteter Server, der auf Eingabe wartet, das erwartete Verhalten.

Clients verbinden

Verwenden Sie einen absoluten Python-Ausführungspfad, damit jeder Client dieselbe installierte Umgebung und gemeinsame Datenbank startet.

Codex

codex mcp add peerbridge -- C:\path\to\peerbridge-mcp\.venv\Scripts\python.exe `
  -m peerbridge_mcp serve --project-root C:\path\to\your-project `
  --agent-id codex-main --scope your-project

Claude Code

claude mcp add --scope project --transport stdio peerbridge -- `
  C:\path\to\peerbridge-mcp\.venv\Scripts\python.exe `
  -m peerbridge_mcp serve --project-root C:\path\to\your-project `
  --agent-id claude-code --scope your-project

Verwenden Sie unterschiedliche MCP-Server-Eintragsnamen, wenn beide Clients eine gemeinsame Projektkonfiguration schreiben, z. B. peerbridge-codex und peerbridge-claude. Siehe Client-Konfiguration für TOML-, JSON-, Linux- und macOS-Beispiele. Derselbe stdio-Server kann in der Kimi Code CLI registriert werden; andere Anbieter erfordern möglicherweise einen separaten API-gestützten Runner. Siehe Agenten-Integrationsgrenzen.

PeerBridge meldet die effektive Fähigkeit jedes gebundenen Raumplatzes, anstatt sie aus dem Agentennamen abzuleiten:

• MCP NATIVE: Ein echter MCP-fähiger Client oder ein Terminal besitzt die Sitzung und kann den PeerBridge-Server direkt aufrufen.

• MCP TOOL: Ein API-gestütztes Modell befindet sich innerhalb der begrenzten, auf die Whitelist gesetzten MCP-Tool- Schleife von PeerBridge; es ist toolfähig, wird aber nicht als native Client-Sitzung dargestellt.

• INFERENCE: Die Route kann eine begrenzte Modellantwort zurückgeben, aber keine PeerBridge-Tools aufrufen. Web-Chat-Tabs und einmalige CLI-Fallbacks gehören hierher.

Jeder andere Client oder jedes andere Terminal, das MCP implementiert, kann denselben stdio-Befehl verwenden, der in Client-Konfiguration gezeigt wird. Eine konfigurierte Route gilt erst als live, wenn dieser Client tatsächlich läuft und autorisiert ist.

Offizielle Client-Referenzen:

• Codex MCP-Konfiguration

• Claude Code MCP-Konfiguration

• Kimi Code CLI

Pixel-Kontrollraum

peerbridge monitor --project-root C:\path\to\your-project --scope your-project

Der Monitor zeigt Nachrichten, Aufgabenbesitz, Peer-Reviews, Nachweisaufzeichnungen und das Ereignisprotokoll an. Sein Composer sendet eine menschliche Nachricht über denselben MCP-stdio-Pfad wie ein Agent, sodass menschliche Eingriffe dieselben Hashes und Prüfpfade erhalten.

Agenten leben in einer persistenten Globalen Agentenbibliothek. Das Ziehen oder Hinzufügen eines Agenten zu einem Raum erstellt einen raumbezogenen Platz; es verschiebt oder verbraucht nicht die globale Identität. Derselbe Agent kann daher gleichzeitig an mehreren Räumen teilnehmen. Jeder Platz hat eine unabhängige room_session_id, angeforderte Route und einen Raumcursor. Das Entfernen eines Platzes stoppt die zukünftige Zustellung in diesem Raum, während seine Nachrichten und der Prüfverlauf erhalten bleiben. Kontext wird nicht stillschweigend zwischen Räumen kopiert; eine explizite, geprüfte Zusammenfassungsnachricht ist erforderlich, wenn der Bediener Kontext teilen möchte.

Jeder benutzerdefinierte Raum hat eine explizite Automatisierungsrichtlinie. Aus zeichnet Verlauf auf, ohne ein Modell zu wecken. Eine Runde fragt jeden gerouteten Agentenplatz parallel genau einmal ab. Begrenzte Diskussion rückt parallele Runden nur vor, nachdem alle aktuellen Sendungen abgeschlossen sind. Antworten enden mit CONTINUE, CONSENSUS oder BLOCKED; der Koordinator stoppt bei Konsens, Blockern, Stagnation, dem Rundenlimit oder dem Nachrichtenbudget. Die Raumleiste lässt den Menschen eine laufende Runde pausieren und fortsetzen, eine begrenzte Diskussion nach einer automatischen Stoppbedingung fortsetzen oder sie explizit stoppen.

Antworten erzeugen niemals eine unkontrollierte Antwortkaskade. Nur vom Koordinator erstellte Eingabeaufforderungen sind versendbar, das Vorrücken von Runden ist idempotent, und jeder Bereich hat eine Supervisor-Schreibsperre. Das Starten eines neuen Raumposts stoppt eine ältere offene Diskussion, während sein Verlauf und Stoppgrund erhalten bleiben.

Der Desktop-Composer kann bis zu fünf explizit ausgewählte PNG/JPEG/GIF/WebP- oder UTF-8-Text/Markdown/CSV/JSON/Log-Dateien anhängen (8 MiB pro Datei, 16 MiB insgesamt). PeerBridge validiert den deklarierten Typ, lehnt anmeldedatenähnlichen Text ab, kopiert jede Datei in den ignorierten lokalen .peerbridge-artifacts/chat/-Speicher unter ihrem SHA-256-Namen und bindet nur diesen inhaltsadressierten Pfad an die Nachricht. Der ursprüngliche absolute Pfad und Dateiname gelangen nicht in SQLite. Initiale Fanout-/Diskussionsaufforderungen erhalten die Bindung einmal; spätere Runden duplizieren sie nicht. Der Transport eines Anhangs beweist nicht, dass ein ausgewählter Anbieter Bilder interpretieren kann, daher müssen nicht unterstützte Routen ihn als überprüfbaren Dateiverweis behandeln.

Die Seite Gemeinsamer Speicher zeigt explizite Speichereinträge getrennt vom Chat. PeerBridge extrahiert oder synchronisiert keine verborgenen Gedankengänge, anbieterseitigen Gesprächsstatus oder Anmeldedaten. Ein Agent kann seine eigene private Scratch-Zusammenfassung schreiben, aktive Raummitglieder können Raumspeicher lesen, und nur human-operator kann Projektspeicher veröffentlichen oder widerrufen. Die Projekt- Beförderung erfordert eine SHA-gebundene Quellnachricht, einen übergeordneten Speicher oder ein Projektartefakt. Der Widerruf bewahrt den ursprünglichen Eintrag und fügt einen neuen Prüfbeleg hinzu, anstatt den Verlauf zu löschen.

API-gestützte OpenAI-kompatible Runner erhalten standardmäßig nur die schreibgeschützten list_memories- und read_memory-Werkzeuge. Sie können daher dieselben genehmigten Fakten wie Codex, Claude Code, Grok, Kimi, DeepSeek oder ein lokales Modell verwenden, ohne die Berechtigung zu erhalten, projektweiten Speicher zu veröffentlichen. Jeder Raum behält eine unabhängige Modellsitzung und einen unabhängigen Cursor, selbst wenn derselbe globale Agent in mehreren Räumen einen Platz hat.

Private mobile Steuerung

Das optionale experimentelle Remote-Modul legt eine bewusst schmale menschliche Schnittstelle über Tailscale Serve frei. Das Backend bindet nur an 127.0.0.1; der Tailnet-Proxy liefert die authentifizierte Benutzeridentität. Es unterstützt bereichsgebundene Beobachtung und geprüfte menschliche MCP- Nachrichten, keine Shell-Ausführung oder Dateimutation.

.\scripts\launch_remote_control.cmd -Port 8765 -Scope your-project

Siehe Private Fern- und Mobilsteuerung für die Sicherheitsgrenze, Tests, Telefoneinrichtung und das explizite Verbot der öffentlichen Tailscale-Funnel-Nutzung.

Produktstatus und optionale Metriken

PeerBridge legt eine maschinenlesbare Fähigkeitsgrenze offen, ohne einen gehosteten Dienst, einen Zahlungsfluss oder einen kommerziellen Berechtigungsanbieter zu aktivieren:

peerbridge product --project-root . status
peerbridge product --project-root . status --capability remote.experimental.self_hosted

Der lokale Analytics-Hook ist standardmäßig AUS. Ohne explizite Zustimmung wird keine Installations-ID erstellt, kein Ereignis in die Warteschlange gestellt und kein Netzwerkendpunkt kontaktiert. Die aktuelle Alpha hat überhaupt keinen Analytics-Sender; aktivierte Daten verbleiben auf dem lokalen Rechner als UTC-Tages-Aggregatzähler mit einer zufälligen, zurücksetzbaren Installations-ID.

peerbridge analytics --project-root . status
peerbridge analytics --project-root . enable
peerbridge analytics --project-root . export
peerbridge analytics --project-root . disable

Der GitHub Release-Asset download_count misst Dateidownloads, nicht eindeutige Benutzer. Tatsächliche DAU/WAU/MAU-Schätzungen erfordern einen zukünftigen transparenten Collector plus explizites App-Opt-in und müssen als aktive Installationen, nicht als Personen beschrieben werden. Prompts, Nachrichtentexte, API-Schlüssel, Modellausgaben, Dateinamen/-pfade, Projektnamen, Kontenidentitäten, IP-Adressen und beliebige Metadaten liegen außerhalb des öffentlichen Ereignisschemas. Siehe Telemetrie und Startmetriken und Experimentelle Remote-/kommerzielle Hooks.

Ankündigungen sind unabhängig von Analytics. Die gepackte Alpha aktiviert standardmäßig eine schreibgeschützte HTTPS-Ankündigungsverbindung, sodass dringende Hinweise ohne Update-Prüfung erscheinen können. Jede Anfrage sendet das ausgewählte UI-Gebietsschema, den gebietsschemaspezifischen Ankündigungscursor und einen festen, nicht identifizierenden PeerBridge-Ankündigungs-Client-User-Agent; die normale Netzwerkinfrastruktur kann auch die Quell-IP-Adresse beobachten. Es sendet keine Installations-ID, Anmeldeinformationen, Projektpfade, Nachrichteninhalte oder Modellausgaben. Die Ankündigungsseite bietet einen separaten Netzwerkschalter: Das Ausschalten stoppt Ankündigungsanfragen, während der gebundene lokale Cache lesbar bleibt. Popup-Benachrichtigungen haben ihre eigene unabhängige Einstellung. Wenn die gespeicherte Präferenzdatei nicht lesbar ist, schlagen sowohl Netzwerkabfragen als auch Popups geschlossen fehl, bis der Benutzer explizit neue Einstellungen speichert.

Feedback wird privat über HTTPS übermittelt. Gewöhnliche Berichtsmetadaten, vom Benutzer ausgewählte Diagnosedaten, Kontaktdaten und Anhänge werden während der Übertragung geschützt, sind aber innerhalb des Support-Bundles nicht Ende-zu-Ende verschlüsselt. Nur ein optionales Credential, das der Benutzer explizit einzuschließen wählt, wird lokal mit dem öffentlichen Schlüssel des festgelegten Maintainer-Supports vor dem Hochladen verschlüsselt. Siehe Feedback-Datenschutz.

Das Kontrollzentrum bietet eine persistierte zh-Hant / zh-Hans / Englisch-Gebietsschema-Basis, ein wiederholbares Einführungstutorial und eine explizite schreibgeschützte Update-Prüfung. Eine Alpha-Installation meldet neuere GitHub-Releases. Ein zukünftiger Stable-Kanal wird nur dem Stable-Release-Track folgen. Der Prüfer lädt niemals Code herunter oder installiert ihn; signiertes Ein-Klick-Update und Rollback bleiben zukünftige Arbeit.

Die Seite Sichere Verbindungen unterstützt zwei lokale Onboarding-Pfade:

• einen privaten HTTPS-Endpunkt und API-Schlüssel eingeben; PeerBridge speichert beide im Credential Manager des aktuellen Windows-Benutzers und schreibt nur redigierte Identifikatoren und SHA-256-Fingerabdrücke über MCP;

• vorhandene Claude-, Codex-, Gemini-, OpenCode-, Hermes- oder OpenClaw-Anbieter über die offizielle CC Switch CLI entdecken, Modell-IDs mit dem bereits gespeicherten Credential von CC Switch abrufen, eine PeerBridge-Route registrieren und erst nach expliziter menschlicher Bestätigung umschalten.

Für eine reine Host-OpenAI-kompatible URL fügt PeerBridge die konventionelle /v1-API-Basis hinzu. Wenn der Anbieter einen expliziten Kompatibilitätspfad veröffentlicht, geben Sie diesen vollständigen Basispfad ein; PeerBridge bewahrt ihn. Dies unterstützt Endpunkte wie die /v1beta/openai/-Kompatibilitätsbasis von Gemini ohne anbieterspezifischen Code.

PeerBridge legt keine rohen API-Schlüssel oder vollständige private Endpunkte in MCP-Nachrichten, SQLite, Audit-Ereignissen, Quittungen, Protokollen, Befehlszeilenargumenten, Deep Links, Git oder Telemetrie ab. Es liest nicht die CC Switch-Datenbank und exportiert keine CC Switch-Konfiguration. Die automatische Erstellung von CC Switch-Anbietern ist absichtlich deaktiviert, da deren öffentliche Deep-Link-/Import-Verträge einen Schlüssel außerhalb des Betriebssystem-Geheimnisspeichers offenlegen können.

Der Composer verwendet eine verifizierte Kaskade: Empfänger-Agent, registrierte Anbieterroute, ein auf dieser Route verfügbares Modell, dann einen für dieses genaue Modell verfügbaren Reasoning-Modus. Modellfamilien und Reasoning-Stufen sind separate Felder; eine Modellvariante wie gpt-5.6-luna darf nicht als Reasoning-Stufe dargestellt werden. Eine geroutete Nachricht bleibt REQUESTED, bis eine Empfängersitzung, deren beobachtete Laufzeitidentität mit jedem angeforderten Feld übereinstimmt, sie bestätigt. Eine nicht übereinstimmende Sitzung kann die Nachricht nicht bestätigen. Erst dann fügt PeerBridge eine SHA-gebundene VERIFIED-Routenquittung an.

Gespeicherte Routen können über MCP registriert werden:

{
  "route_id": "codex-luna-medium",
  "agent_id": "codex-main",
  "provider_id": "openai-official",
  "model_id": "gpt-5.6-luna",
  "reasoning_mode": "medium",
  "route_class": "official"
}

Für einen Anbieter mit einem verifizierten Antwort-Alias fügen Sie die separate Bindung hinzu:

{
  "route_id": "relay-grok-4.6",
  "agent_id": "grok-relay",
  "provider_id": "relay-grok-sui-xiang",
  "model_id": "grok-4.6",
  "response_model_id": "grok-4.6-build",
  "route_class": "relay"
}

model_id ist die Identität der ausgehenden Anfrage. response_model_id ist die genaue Modellidentität, die in jeder Vervollständigungsantwort erforderlich ist; wenn nicht angegeben, wird standardmäßig model_id verwendet. Beide sind SHA-gebunden im Routenprofil und Inferenzbeleg.

Rufen Sie upsert_route_profile mit diesem Payload auf, wählen Sie dann das Profil im Monitor aus oder übergeben Sie route_profile_id an send_message. Profile und vom Benutzer eingegebene Bezeichnungen sind Routing-Anfragen, kein Nachweis der Upstream-Identität. Starten Sie jeden MCP-Peer mit seinen tatsächlich beobachteten Bezeichnungen, einschließlich --reasoning-mode, damit das Quittungsgate sie verifizieren kann.

Empfohlener Arbeitsablauf

1. Jeder Agent ruft bridge_status und workboard auf, bevor er mit der Arbeit beginnt.

2. Der beabsichtigte Schreiber ruft claim_task mit präzisen Lese- und Schreibpfaden auf.

3. Der Schreiber ruft announce_work auf, während er außerhalb von PeerBridge arbeitet.

4. Er zeichnet Live-Hashes und Testnachweise mit record_proof auf.

5. Wenn die Genehmigungsrichtlinie einen Peer erfordert, ruft er request_review auf.

6. Der Peer liest die gebundenen Artefakte und ruft submit_review auf.

7. Der Schreiber ruft complete_task auf; PeerBridge hasht die Dateien erneut und überprüft die Richtlinie.

8. Jeder kann verify_audit_chain aufrufen oder peerbridge doctor ausführen.

request_review ist eine manuelle Governance-Warteschlange. Es ruft niemals ein Modell auf und erscheint auf der Review-Seite, nicht im Raum-Chat. Um geroutete Raum-Agents zu wecken, posten Sie über post_room_message: once sendet eine parallele Runde, während discussion begrenzte parallele Runden ausführt. Antworten lösen niemals selbstständig einen weiteren Fan-Out aus.

PeerBridge koordiniert die Arbeit. Die Codierungs-Clients lesen, bearbeiten und testen Dateien weiterhin mit ihren normalen Werkzeugen.

Genehmigungsmodi

Der Presence-Aware-Modus unterstützt die gelegentliche Nutzung. Er vermeidet, alle Arbeiten zu blockieren, wenn nur ein bezahlter Agent läuft, erfordert aber dennoch eine Überprüfung, wenn der genannte Peer tatsächlich aktiv ist. Der Quorum-Modus ist für drei oder mehr unabhängig verbundene Agents vorgesehen. Er startet, bezahlt oder authentifiziert diese Agents nicht.

Sicherheitsgrenzen

• .peerbridge/ kann Gesprächs- und Aufgabenmetadaten enthalten. Es ist gitignoriert, aber nicht verschlüsselt. Schützen Sie das Projektverzeichnis mit Betriebssystemberechtigungen.

• Memory-Bodies sind explizite Koordinationsdaten, kein verschlüsselter Geheimnisspeicher. Legen Sie niemals Anmeldeinformationen, versteckte Überlegungen oder nicht zusammenhängende persönliche Daten in einem Memory-Datensatz ab.

• Die Erkennung von Geheimnissen ist ein Fail-Closed-Best-Effort-Filter, kein vollständiges DLP-System.

• Die Audit-Kette erkennt viele Mutationen, aber das Löschen eines nicht verankerten Endes kann nicht allein aus der Datenbank nachgewiesen werden. Exportieren oder verankern Sie wichtige Kettenköpfe extern.

• Ein böswilliger lokaler Benutzer mit Dateisystemzugriff liegt außerhalb des aktuellen Bedrohungsmodells.

• Ein lokaler Prozess kann Loopback erreichen und Proxy-Header fälschen; das Betriebssystemkonto bleibt eine vertrauenswürdige Grenze für den privaten Mobilmodus.

• PeerBridge interpretiert eine Überprüfung niemals als Erlaubnis, destruktive Shell-Befehle auszuführen.

Lesen Sie das vollständige Bedrohungsmodell, bevor Sie die Brücke für sensible Repositorys verwenden.

Nicht-Ziele

• Automatisches Wecken oder Bezahlen eines anderen KI-Modells.

• Ersetzen von Git, Code-Review, CI oder Repository-Berechtigungen.

• Anwenden generierter Patches.

• Hosten eines entfernten Multi-Tenant-MCP-Dienstes.

• Verschlüsseln der lokalen SQLite-Datenbank.

• Behaupten, dass eine KI-Überprüfung einer menschlichen Sicherheitsüberprüfung gleichwertig ist.

Entwicklung

python -m pytest
python -m compileall -q src
python -m build

Siehe CONTRIBUTING.md, Architektur und den Demo-Durchlauf. Zukünftige Cloud- und Mobile-Arbeiten sind explizit im Fahrplan getrennt.

Lizenz

Apache License 2.0. Siehe LICENSE.

Der Name und das Logo von PeerBridge sind separate Marken-Assets und sind nicht unter Apache-2.0 lizenziert. Siehe Marken-Asset-Herkunft und Markenrichtlinien.