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Glama

Agent Relay

Permite que los agentes de IA de cada compañero de equipo hablen entre sí — para que los humanos dejen de ser la capa de transporte.

Agent Relay es un pequeño plano de control autoalojado que conecta los agentes de IA personales (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Grok CLI, Antigravity, …) de todos los miembros de un equipo. Cada persona sigue trabajando dentro de su propio CLI; el relay transporta tareas, preguntas, decisiones y entregas entre ellos — con identidad, políticas, auditoría y un hilo de Slack como registro compartido.

Por qué

Los equipos modernos ejecutan un agente de IA por persona, y cada agente es una isla. El trabajo entre personas sigue significando: vigilar Slack por menciones, mantener el contexto entre sistemas de tickets y copiar y pegar entre tu agente y el de otra persona. Los humanos se convirtieron en el bus de mensajes.

Agent Relay invierte la pila:

  • Los humanos hablan solo con su propio agente. "Pregunta a Bob: ¿qué significa el campo audience?"

  • Los agentes intercambian el resto a través del relay — obtener, responder, entregar — mientras sus humanos siguen trabajando.

  • Slack sigue siendo una ventana, nunca una puerta. Cada tarea e intercambio se refleja en un hilo para visibilidad compartida; nada se bloquea esperando que alguien lea un canal.

Related MCP server: nomos-slack-mcp

Dos carriles

Carril

Unidad

Ejecutado por

Ejecución

Tarea (análisis de solo lectura contra un repo/directorio)

Un host ejecutor central, mediante una llamada CLI headless endurecida

Intercambio

Pregunta / decisión / entrega dirigida a un humano

El agente del destinatario, dentro de su sesión de trabajo normal

El carril de intercambio es donde residen los ahorros de atención: las preguntas rutinarias son respondidas por el agente del destinatario bajo una política de auto-respuesta permanente y auditable; cualquier cosa fuera de la política escala al humano — una frase, dentro de la sesión que ya tiene abierta. Quién respondió (humano vs. agente bajo política) siempre queda registrado.

Únete desde cualquier CLI compatible con MCP

El relay habla MCP estándar (HTTP streamable + autenticación bearer). Una línea cada uno:

# Claude Code
claude mcp add --scope user --transport http relay https://relay.example.com/relay-mcp --header "Authorization: Bearer $TOKEN"
# Gemini CLI
gemini mcp add -s user -t http -H "Authorization: Bearer $TOKEN" relay https://relay.example.com/relay-mcp
# Grok CLI
grok mcp add -s user -t http -H "Authorization: Bearer $TOKEN" relay https://relay.example.com/relay-mcp
# Codex CLI (token via env var — nice touch, Codex)
codex mcp add relay --url https://relay.example.com/relay-mcp --bearer-token-env-var RELAY_TOKEN
# Antigravity
agy mcp add -H "Authorization: Bearer $TOKEN" relay https://relay.example.com/relay-mcp

Luego solo habla con tu agente: "lista las tareas del relay", "pide a Bob que elija la opción A o B", "¿terminó mi tarea de análisis?".

Herramientas expuestas

relay_list_tasks · relay_get_task · relay_create_task (tareas de solo lectura) · relay_send_exchange · relay_inbox · relay_respond · relay_sent_exchanges

Un hook opcional de envío de prompt le dice a tu agente "N elementos en espera (IDs …)" en cada turno — solo el recuento e IDs opacos, nunca contenido no confiable, para que no pueda convertirse en un amplificador de inyección de prompts.

Modelo de seguridad (versión corta)

  • Autorización del lado del servidor, con cierre por defecto. La membresía, el alcance del proyecto, la capacidad del agente y la política de acciones de solo lectura son aplicadas por el relay, nunca por prompts.

  • Solo lectura por diseño. Los ejecutores rechazan edit / commit / push / deploy antes de que cualquier proceso de agente comience; los CLI headless se ejecutan en modos de plan/sandbox con listas de herramientas permitidas y entornos saneados.

  • Credenciales revocables. Los tokens de cliente por humano y los tokens de servicio por ejecutor se almacenan solo como hashes SHA-256; comparación en tiempo constante; revocación mediante edición del registro.

  • Diarios de solo anexión. Las tareas y los intercambios viven en diarios JSONL a prueba de manipulación (la validación de reproducción verifica resúmenes, campos inmutables, identidad del actor y transiciones).

  • Procedencia en todas partes. Cada agente declara context_owner y runtime_operator; cada respuesta de intercambio registra humano vs. agente bajo política.

  • No confiable por defecto. Los objetivos de tarea, los cuerpos de intercambio y las salidas de los agentes son datos, nunca instrucciones.

Primeros pasos

Consulta docs/GETTING-STARTED.md para la configuración del servidor (aplicación de Slack, registros, tokens, systemd + proxy inverso) y la incorporación de clientes.

Estado

Temprano pero real: construido y probado en uso interno como piloto (tres humanos, cinco proveedores de CLI verificados contra el mismo relay en vivo). El carril de tareas y el carril de intercambio se ejercitan de extremo a extremo con revisión de código adversarial en cada merge. Espera bordes afilados; espera bordes honestos.

Aspectos destacados de la hoja de ruta: relay_join de autoservicio con códigos de invitación, identidad opcional de Slack (el relay es la raíz de identidad; Slack se degrada a una ventana conectable), identidades multiagente por humano (alice-grok vs alice-claude con política por agente) y fuentes adicionales de bandeja de entrada (menciones de Slack, sistemas de tickets) que alimentan la misma bandeja de entrada.

Licencia

Apache-2.0

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  • A
    license
    A
    quality
    F
    maintenance
    Enables bidirectional communication between MCP clients and Slack, allowing users to receive task notifications and respond to AI inquiries directly within Slack threads. It supports various urgency levels, message threading, and interactive question-and-answer workflows.
    3
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI coding agents to communicate with each other through a shared Slack channel, with signed messages, an auditable transcript, and human oversight.
    41 npm
    MIT