Skip to main content
Glama

AgentTeam

AgentTeam — это многоразовая команда разработчиков ПО на базе ИИ, построенная на протоколе Model Context Protocol (MCP). Тринадцать специализированных агентов — менеджер по продукту, менеджер проекта, UX-исследователь, UX/UI-дизайнер, фронтенд-разработчик, бэкенд-разработчик, фулстек-разработчик, мобильный разработчик, DevOps-инженер, QA-инженер, специалист по безопасности, инженер данных и специалист по анализу данных — совместно работают над программными проектами через общую базу данных SQLite, при этом каждый из них строго ограничен своей ролью.

Менеджер проекта координирует работу: он создает проект, нанимает необходимых специалистов, разбивает работу на задачи и возвращает манифест распределения — JSON-массив, который вызывающий сеанс использует для запуска каждого специалиста в качестве независимого параллельного агента. Специалисты читают сводку проекта при присоединении, регистрируют свою работу и решения по мере продвижения, а также делятся структурированными артефактами исследований, чтобы ни один агент не тратил время на повторное изучение того, что уже нашел другой.

Все состояние проекта сохраняется в SQLite (44 инструмента MCP в 12 доменах: проекты, сводки, члены команды, задачи, записи о работе, комментарии к задачам, обсуждения, решения, артефакты и журнал пользователя). Проекты привязаны к UUID и имеют жизненный цикл (активен → приостановлен → в архиве → закрыт), поэтому команды могут приостанавливать и возобновлять работу между сеансами без потери контекста.

Разработано для вызова из любого проекта Claude Code через MCP — укажите путь к серверу в вашем claude_desktop_config.json, и любой проект сможет запустить полноценную команду.

Журнал пользователя

По мере работы команды менеджер проекта фиксирует ваши решения, предпочтения и аргументацию из диалога в постоянный журнал пользователя — например, рассмотренные и отклоненные устройства, ограничения по стоимости, предпочтения по форм-фактору и намерения относительно следующих шагов. Они хранятся в виде структурированных записей, привязанных к проекту (или глобально, для предпочтений, общих для нескольких проектов), и просматриваются при закрытии, чтобы ничего важного не потерялось между сеансами. Журнал доступен для запросов через list_journal_entries, чтобы будущие агенты могли прочитать, что было установлено в прошлых беседах, прежде чем приступать к новой работе.


Структура проекта

AgentTeam/
├── agents/               # Agent prompt files — one per role
│   ├── _base-protocol.md # Shared team protocol, constraints, efficiency rules
│   ├── project-manager.md
│   ├── product-manager.md
│   ├── backend-developer.md
│   └── ...
├── mcp-server/           # TypeScript MCP server
│   └── src/
│       ├── index.ts      # Server entry — all 44 tools registered
│       ├── db/
│       │   ├── schema.ts # Table definitions and migrations
│       │   └── connection.ts
│       └── tools/        # One file per domain
└── docs/                 # Design specs and reference guides

Related MCP server: Sprintra

Домены инструментов MCP

Домен

Инструменты

Проекты

create_project, get_project, update_project_status, list_projects, delete_project

Сводки

update_project_summary, get_project_summary, get_summary_version, list_summary_history

Члены команды

add_team_member, remove_team_member, list_team_members

Задачи

create_task, update_task, get_task, list_tasks

Записи о работе

log_work, get_my_work, get_work_history

Комментарии к задачам

add_task_comment, list_task_comments, list_my_comments

Обсуждения

create_discussion, add_discussion_participant, add_discussion_message, update_discussion_summary, get_discussion, list_discussions

Решения

log_decision, list_decisions, get_decision

Артефакты

share_artifact, update_artifact, list_artifacts, get_artifact

Протокол команды

get_team_protocol

Журнал пользователя

log_journal_entry, list_journal_entries

Вопросы пользователя

ask_user_question, list_user_questions, answer_user_question

Запросы на расширение

request_team_expansion, list_expansion_requests, resolve_expansion_request

Начало работы

1. Установка сервера MCP

Одной командой (рекомендуется):

claude mcp add agent-team -- npx agent-team-mcp

Это всё. Claude Code запустит сервер автоматически, и навык /team будет установлен глобально при первом запуске.

Или вручную отредактируйте конфигурацию MCP (~/.claude/settings.json или .claude/settings.json в проекте):

{
  "mcpServers": {
    "agent-team": {
      "command": "npx",
      "args": ["agent-team-mcp"]
    }
  }
}

Или из локального клона:

git clone https://github.com/RichardLemmon/AgentTeam.git
cd AgentTeam/mcp-server
npm install
npm run build
claude mcp add agent-team -- node /path/to/AgentTeam/mcp-server/dist/index.js

Архитектура, эффективная по токенам

Файлы промптов агентов содержат только специфичный для роли раздел Identity (около 100 слов каждый). Общий протокол команды, ограничения и правила эффективности находятся в одном файле agents/_base-protocol.md, который предоставляется по запросу через инструмент MCP get_team_protocol. Такой подход с «ленивой» загрузкой экономит около 6000 слов контекста при запуске полной команды по сравнению с дублированием протокола в каждом файле агента. JSON-схема артефактов встроена в описание инструмента share_artifact, чтобы агенты обнаруживали её из самого инструмента.

2. Использование

Навык /team автоматически устанавливается в ~/.claude/skills/agent-team/ при первом запуске сервера. Просто введите:

/team build me a REST API for task management

Или используйте /team без аргументов, чтобы увидеть существующие проекты и выбрать один для работы.

Быстрый старт

С навыком /team (Claude Code):

/team build me a REST API for task management

Без навыка:

"Запусти менеджера проекта и попроси его исследовать [тему]"

Управление проектами:

/team --projects              # list all projects
/team --projects active       # filter by status
/team --projects delete <name> # delete a project

Как это работает

  1. Менеджер проекта настраивает проект — создает запись о проекте, нанимает нужных специалистов, создает задачи, пишет сводку проекта и возвращает манифест распределения.

  2. Вызывающий сеанс запускает специалистов — каждый специалист из манифеста запускается как независимый агент с его project_id и member_id.

  3. Специалисты работают параллельно — каждый читает сводку проекта, регистрирует записи о работе, делится артефактами и общается через комментарии к задачам и обсуждения.

  4. Состояние сохраняется между сеансами — любой агент может вернуться к проекту, прочитав текущую сводку и продолжив работу с того места, где команда остановилась.

  5. Менеджер проекта закрывает проект — по завершении менеджер проекта пишет итоговую сводку и записывает ключевые решения и предпочтения пользователя в журнал для дальнейшего использования.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    An autonomous AI development agent that enables full-stack coding, automated verification, RAG-powered code search, and quality assurance through MCP tools. Supports Gemini CLI, Claude Code CLI, with features like parallel verification, security scanning, and spec-driven development.
    41 PyPI
    5
    -
  • F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    A durable multi-agent orchestrator for software development with explicit run graphs, checkpoint/resume capabilities, and project memory exposed through MCP resources and tools. It enables coordinated agent workflows for coding, review, repair, CI, and approval with SQLite-backed memory retrieval and pluggable research backends.
    10
    -