subagent-harness-mcp
Subagent MCP
Независимые среды выполнения. Один оркестратор Codex.
Когда одна модель планирует изменение, реализует его и проверяет, рецензент разделяет контекст и слепые зоны автора. В итоге он может подтверждать собственный план вместо того, чтобы проверять его.
Subagent MCP сохраняет Codex в роли основного агента и конечного принимающего решения, делегируя ограниченные задачи внешним средам выполнения агентов. Каждая среда выполнения — это модель, объединённая со своим нативным каркасом, поэтому Codex может получить реализацию или рецензию от независимой модели с другим контекстом и допущениями.
Это расширяет пул субагентов Codex и может использовать квоту провайдера, которая у вас уже есть. Subagent MCP никогда не включает, не покупает, не перезагружает автоматически и не активирует молча кредиты использования или платное превышение.
Адаптеры переводят каждый нативный каркас в один и тот же жизненный цикл: делегирование, наблюдение, управление и закрытие. Ядро не зашивает намертво ни роль провайдера, ни имя модели.
Стабильно:
1.0.14нацелен на Windows. MCP, пакет, локальный UI и интеграции с нативными каркасами Claude Code и DeepSeek готовы.
Статус сред выполнения
Claude Code — готово. Использует нативный каркас Claude Code, модель и настройки рассуждений, нативные для провайдера, OAuth-идентичность подписки и живые доказательства отсутствия превышения перед принятием его вывода.
DeepSeek Harness — готово. Использует нативный ACP-транспорт и опубликованный каркасом каталог моделей для ограниченных задач. Возобновление после перезапуска MCP, точные доказательства квоты провайдера, интерактивный ввод и объявленный MCP остаются явными пробелами в возможностях.
Другие среды выполнения пока не поддерживаются. Будущие среды выполнения используют адаптеры, а не ветки, специфичные для провайдера, в ядре.
Related MCP server: AI Knowledge Center MCP
Быстрый старт
1. Установка
Установите uv, если нужно, затем зарегистрируйте точный изолированный релиз и запустите его фоновый UI:
winget install --id=astral-sh.uv -e
codex mcp add subagent-mcp -- uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.14 subagent-harness-mcp serve
uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.14 subagent-harness-mcp ui --backgroundНачните новую задачу Codex после регистрации.
2. Настройка сред выполнения
Откройте http://127.0.0.1:8765 в браузере. Если фоновый UI был остановлен, запустите тот же точный релиз снова:
uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.14 subagent-harness-mcp ui --backgroundНастройки и UI активности только для чтения остаются на фиксированном loopback-порту и не зависят от активного MCP-соединения.
Текущая и недавняя активность перечислена по внешним агентам. Выберите строку, чтобы просмотреть её модель, нативный каркас, рабочее пространство, разрешения, набор записи, текущий этап, жизненный цикл, затраченное время и отредактированный результат терминала. Промпты, транскрипты, скрытые размышления и сырые события провайдера никогда не отображаются.
3. Делегирование
Попросите Codex на простом языке:
Используйте Subagent MCP, чтобы попросить внешнего агента проверить это изменение, затем независимо оцените его выводы.
Codex выбирает, что делегировать, наблюдает за результатом и сохраняет окончательное суждение. Ответы жизненного цикла по умолчанию компактны; полные отредактированные отчёты остаются в локальном состоянии продукта и могут быть прочитаны или переданы позже по ссылке, привязанной к хэшу.
Модели и порядок резервирования
Каждый нативный каркас публикует свой собственный выбор моделей. UI показывает понятные имена и упорядоченный стек приоритетов; точные идентификаторы провайдера остаются доступными для продвинутых маршрутов.
Когда провайдер явно сообщает об исчерпании квоты или кредита (QUOTA_PAUSED), Subagent MCP перемещает эту точную модель вниз для будущих задач. Он не повторяет неудачную задачу. Неоднозначные сбои, падения и тайм-ауты не меняют порядок моделей и не запускают другой платный запрос.
Эта неудачная задача остаётся завершённой, но следующее явное делегирование снова проверяет провайдера вживую; никакие кэшированные часы сброса или контрольная точка ожидания не заменяют эту проверку. Когда нативный каркас не предоставляет безопасную конечную точку квоты до запроса, статус остаётся неизвестным, а не выводится как исчерпанный.
Операционное восстановление ограничено тремя действиями. Повторяться может только работа с локальным состоянием или явно повторяемый сбой до провайдера; задача провайдера, которая уже завершилась неудачей, никогда не отправляется автоматически снова.
Маршруты DeepSeek могут использовать существующую подписку, безлимитное предложение или пополненный баланс, который авторизует пользователь. Subagent MCP никогда не покупает, не перезагружает и не увеличивает этот баланс.
Конкурентные писатели
Задача записи может объявить до 32 корней файлов или каталогов относительно репозитория в write_set. Внешние писатели могут выполняться конкурентно, когда их канонические абсолютные наборы не пересекаются. Равные пути и пути родитель/ребёнок конфликтуют; имена задач и дорожек не влияют на блокировку.
Опускание write_set даёт выполнению всё рабочее пространство для обратной совместимости. Каждый адаптер также обеспечивает нормализованные пути на границе своего нативного каркаса. Текущая нативная сессия DeepSeek Harness принимает один корень записи; многокорневая задача разбивается контроллером на несколько непересекающихся вызовов писателей, а не расширяется. Истинный многокорневой режим одной сессии остаётся зарезервированным для будущего каркаса, который объявляет официальный ACP additionalDirectories и обеспечивает его нативно. Эти аренды координируют выполнения Subagent MCP; они не являются песочницей операционной системы для несвязанных локальных процессов.
Как это сочетается
flowchart LR
C["Codex<br/>Main agent & orchestrator"]
M["Subagent MCP<br/>Gateway"]
UI["Localhost UI<br/>Settings & activity"]
C -->|"delegate · steer · observe"| M
UI --> M
subgraph E["External agent runtimes — adapter-driven"]
R1["Model<br/>+<br/>native harness"]
R2["Model<br/>+<br/>native harness"]
RN["Future runtimes<br/>via adapters"]
end
M -->|"normalized lifecycle"| R1
M -->|"normalized lifecycle"| R2
M -->|"normalized lifecycle"| RNSubagent MCP владеет нормализацией жизненного цикла, статусом, редактированием, арендами и цепями. Каждый адаптер переводит этот контракт в свой нативный каркас. См. Архитектура для полного контракта.
Обновление или откат на Windows
Переключайте версии без переустановки среды, которая может всё ещё работать. Первая команда использует исходную версию; команды add/start используют целевую версию. Этот пример обновляет 1.0.13 до 1.0.14:
uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.12 subagent-harness-mcp ui --stop
codex mcp remove subagent-mcp
codex mcp add subagent-mcp -- uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.14 subagent-harness-mcp serve
uvx --isolated --from subagent-harness-mcp==1.0.14 subagent-harness-mcp ui --backgroundНачните свежую задачу Codex после изменения записи. Существующие задачи сохраняют свою старую среду выполнения до завершения. Используйте ту же последовательность с точными версиями в обратном порядке для отката.
Уже запущенный MCP, который сообщает UPDATE_QUARANTINED, не может безопасно горячо загрузить замену. Не повторяйте этот резидент; завершите с нативным резервированием и используйте новую точную регистрацию из свежей задачи.
Для одноразовой миграции с прямой записи subagent-harness-mcp serve сначала замените регистрацию и позвольте устаревшей задаче завершиться естественно. После замены закройте каждое окно Codex один раз, прежде чем при желании удалить теперь неиспользуемый постоянный инструмент. Оставить его установленным безопасно, потому что каждая новая команда выше использует uvx --isolated.
Subagent MCP не редактирует конфигурацию Codex, не убивает процессы Codex/провайдера и не очищает кэши uv самостоятельно.
Безопасность и выставление счетов
Subagent MCP никогда не включает кредиты использования и не изменяет настройки выставления счетов.
Задачи Claude могут потреблять включённую квоту подписки. Каждая задача проверяет привязанный CLI, аутентификацию подписки, приоритет учётных данных и управляющее соединение, затем требует безопасных доказательств ставки из того же ответа перед принятием его вывода.
Provider Refresh не отправляет промпт модели. Если нативный каркас не может предоставить точные доказательства ставки до ответа, статус остаётся неизвестным, а не выдумывает результат квоты или использует часы сброса.
Резервирование происходит только после явного исчерпания квоты. Небезопасные или неоднозначные доказательства никогда не запускают другой платный запрос.
Нативные транскрипты остаются собственностью нативного каркаса. Состояние продукта остаётся в явных локальных корнях, а вывод агента следует рассматривать как ненадёжный совет.
Прочтите Безопасность и Модель угроз перед включением доступа на запись.
Проект
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
A paid remote MCP for OpenAI Codex agent coordination MCP, built to return verdicts, receipts, usage
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
Guarded MCP server for agent-readable business truth, provenance, readiness, and discovery.
Related MCP Servers
AlicenseAqualityAmaintenanceMCP server that gives AI coding agents direct access to evaluation tools.23Apache 2.0- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceLocal-first MCP server that provides project context, verification gates, and structured tools for coding agents to discover knowledge, run diagnostics, and execute allowlisted commands within a repository.9 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAn MCP server implementing a multi-phase backend for structured model interactions, bounded compilation, exact-hash confirmation, and Codex-run provenance, with trust-separation hardening.1-
- AlicenseAqualityAmaintenanceAn MCP server that enables a supervising OpenAI Codex agent to delegate bounded implementation tasks to isolated worker threads with enforced file scopes and verification, optionally running in parallel git worktrees.5203 npm6MIT