agent-fleet
by baiqiaw
README.md
# agent-fleet
Claude Code + Codex 双模型协作工具。通过 MCP (Model Context Protocol) 和 tmux 实现 Claude Code 主控、Codex 执行的实时协作。
## 架构
```
┌─────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ │ │
│ Claude Code │ Codex Output │
│ (用户交互, MCP client) │ (实时流式日志) │
│ │ │ │
│ │ MCP/HTTP │ tail -f /tmp/fleet.log │
│ ▼ │ ▲ │
│ ┌──────────────┐ │ │ │
│ │ MCP Server │───────┼── codex exec --json │
│ │ (HTTP :9876) │ │ │ │
│ └──────────────┘ │ ▼ │
│ │ [codex subprocess] │
└─────────────────────────┴──────────────────────────┘
```
## 安装
```bash
cd ~/projects/agent-fleet
npm install
```
### 前置要求
- Node.js >= 18
- [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) CLI
- [Codex CLI](https://github.com/openai/codex) (`npm install -g @openai/codex`)
- tmux(可选,用于分屏)
## 使用
### 1. 启动
```bash
# 启动 MCP server + tmux 分屏
npx tsx src/cli.ts start
# 仅启动 MCP server(不用 tmux)
npx tsx src/cli.ts start --no-tmux
# 指定端口
npx tsx src/cli.ts start -p 9999
```
### 2. 配置 Claude Code
在项目的 `.claude/settings.json` 或全局 `~/.claude/settings.json` 中添加:
```json
{
"mcpServers": {
"agent-fleet": {
"url": "http://127.0.0.1:9876/mcp",
"type": "streamable-http"
}
}
}
```
或运行 `npx tsx src/cli.ts setup` 查看配置。
### 3. 在 Claude Code 中使用
配置完成后,Claude Code 可以使用以下 MCP 工具:
| 工具 | 说明 |
|------|------|
| `codex_run(prompt)` | 向 Codex 下发任务 |
| `codex_status()` | 检查 Codex 当前状态 |
| `codex_cancel()` | 取消正在运行的任务 |
| `fleet_info()` | 查看集群状态 |
### 4. 停止
```bash
npx tsx src/cli.ts stop
```
## MCP 工具详情
### codex_run
```typescript
codex_run({
prompt: "实现一个快速排序函数",
cwd: "/path/to/project", // 可选:工作目录
model: "o3", // 可选:指定模型
sandbox: "workspace-write" // 可选:沙箱策略
})
```
返回:
```json
{
"taskId": "uuid",
"output": "任务输出...",
"exitCode": 0,
"state": "completed"
}
```
## 开发
```bash
# 开发模式(热重载)
npm run dev
# 编译
npm run build
# 测试
npm test
# 类型检查
npx tsc --noEmit
```
## License
MIT
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Maintenance
ActivityInactive
ResponsivenessNo issues