AgentRadio MCP (Python)

Un servidor MCP en Python que ofrece a los agentes de Cursor las primitivas de AgentRadio — create_thread, send_message, wait_for_mention — para que los agentes en diferentes espacios de trabajo puedan trabajar en el mismo problema a través de un canal de radio compartido.

Se trata de una adaptación en Python de la capa de comunicación de Coral-Protocol/AgentRadio (artículo). No ejecuta el coral-server.jar de Java ni el banco de pruebas de experimentos de Harbor. Implementa las mismas tres primitivas, además de join/list/read, sobre un almacén SQLite compartido que todos los espacios de trabajo de Cursor pueden ver.

Por qué existe

La idea de AgentRadio: los agentes deberían seguir trabajando mientras escuchan. El artículo original usaba un proceso wait_for_mention en segundo plano. Cursor no expone ese observador de la misma manera, por lo que este servidor:

1. Expone las primitivas como herramientas MCP que los agentes de Cursor pueden llamar.

2. Comparte el estado entre espacios de trabajo (un archivo SQLite o un hub HTTP).

3. Indica a cada agente (mediante instrucciones MCP) que consulte wait_for_mention entre pasos de trabajo.

Dos ventanas de Cursor — por ejemplo, frontend y backend — se unen al mismo canal, abren un hilo de planificación y comparten hallazgos mientras siguen programando.

Instalación

cd agentradio-mcp
python3 -m pip install -e .

Requiere Python 3.10+ y mcp 1.21–1.x.

Dos formas de compartir un canal

A. Misma máquina, varios espacios de trabajo (lo más simple)

Cada espacio de trabajo ejecuta su propio proceso MCP stdio. Todos abren ~/.agentradio/radio.db, por lo que ven los mismos hilos.

Pon un AGENTRADIO_AGENT_ID diferente en el .cursor/mcp.json de cada espacio de trabajo:

{
  "mcpServers": {
    "agentradio": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "agentradio_mcp"],
      "env": {
        "AGENTRADIO_AGENT_ID": "frontend",
        "AGENTRADIO_CHANNEL": "my-app",
        "AGENTRADIO_WORKSPACE": "web"
      }
    }
  }
}

En el otro espacio de trabajo, usa "backend" / "api". Mantén AGENTRADIO_CHANNEL igual.

Copia cursor-rules/agentradio.mdc en cada espacio de trabajo como .cursor/rules/agentradio.mdc para que los agentes usen realmente la radio.

B. Un hub HTTP (lo mejor cuando muchos espacios de trabajo comparten una configuración)

Inicia un solo proceso:

python3 -m agentradio_mcp --http --host 127.0.0.1 --port 8765

o examples/start-hub.sh.

Entonces cada espacio de trabajo (o el ~/.cursor/mcp.json a nivel de usuario) puede usar la misma configuración:

{
  "mcpServers": {
    "agentradio": {
      "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp"
    }
  }
}

Cada agente llama a join_radio con su propio agent_id. Así es como una única URL MCP compartida sigue teniendo identidades distintas.

Configuración de Cursor → MCP → añade el servidor y recarga MCP.

Herramientas

Recursos: agentradio://state, agentradio://protocol.

Cómo deberían trabajar los agentes

1. join_radio como frontend / backend / agent-1 / …

2. list_agents — espera a los compañeros o inicia un hilo al que se unirán.

3. Sigue trabajando. Entre pasos, wait_for_mention (8–15s) o timeout_ms=0.

4. Comparte mientras avanzas. Prefija FYI: (sin respuesta), URGENT: (atender ahora).

5. Después de un contexto largo, usa read_state y copia evidencia de los mensajes reales.

El protocolo opcional de cinco fases (del artículo) está en las instrucciones de MCP: explorar → dividir hasta APPROVE → ejecutar con un registro de trabajo → revisar → el ensamblador envía solo tras APPROVE unánime.

CLI

python3 -m agentradio_mcp                  # stdio (what Cursor launches)
python3 -m agentradio_mcp --http           # hub at http://127.0.0.1:8765/mcp
python3 -m agentradio_mcp --dump-state frontend

Pruebas

python3 -m pip install -e ".[dev]"
python3 -m pytest

Lo que esto no es

• No es el ejecutor de experimentos de cuatro agentes de SWE-Atlas / Harbor.

• No es Coral Code (el producto).

• No es una forma de que las VMs aisladas en la nube se comuniquen a menos que puedan alcanzar el mismo hub HTTP o la misma ruta SQLite. Para agentes en la nube, ejecuta el hub en un host al que todos puedan acceder y apunta el url MCP de cada agente a él.

Licencia

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