playbook
Playbook
Процедуры в формате JSON. Ищите их по намерению, просматривайте заголовки, загружайте один do за раз.
Playbook — это небольшой CLI и MCP-сервер, позволяющий агенту (или вам) создавать, находить и выполнять инструкции, не выгружая весь playbook в контекст. Глаголы CLI остаются раздельными. MCP сжимает связанные глаголы в меньшее количество инструментов. Всё — JSON.
Python 3.10+, только стандартная библиотека во время выполнения.
Установка
pip install -e .
playbook searchPyPI ещё не опубликован.
Related MCP server: sop-mcp
Где хранятся файлы
Один JSON-файл на процедуру в каталоге данных платформы:
ОС | Каталог |
Linux |
|
macOS |
|
Windows |
|
Учитывайте XDG_DATA_HOME / APPDATA / LOCALAPPDATA. Команды принимают id процедуры, а не путь.
Структура
{
"id": "follow-playbook",
"title": "Follow a playbook procedure",
"description": "When to pick this file. Can be verbose.",
"tags": ["playbook", "follow"],
"steps": [
{
"id": "a1b2c3…",
"title": "Search by intent",
"do": "Call playbook_search with a sentence for the job."
}
]
}title — короткое имя на карточках поиска
description — когда выбирать эту процедуру
steps — последовательность. Уникальные заголовки. Случайные идентификаторы шагов.
do— это работа.
CLI
Каждая команда выводит JSON (включая ошибки).
playbook create demo --title "Demo" --description "when to pick this" --tags demo
playbook add-step demo --title "First" --do "Do the first thing."
playbook add-step demo --title "Middle" --do "Do the middle." --after "First"
playbook edit demo --title "Better title"
playbook search "I want to follow a procedure"
playbook load demo
playbook load demo --full
playbook start demo --title "First"
playbook validate demo
playbook mcpsearch — это BM25 плюс символьные n-граммы. Результаты содержат только id, title, description (по умолчанию 8, максимум 50). Слабые совпадения отбрасываются.
load — только заголовки. --full включает каждый do. start — это один do плюс заголовки before / after.
MCP (Grok)
grok mcp add --scope user playbook -- playbook mcpИспользуйте абсолютный путь к playbook, если порождённый процесс не будет иметь ваш PATH из оболочки. Затем /mcps и r, или новая сессия.
Инструмент | Роль |
| Поиск по намерению |
| Загрузить заголовки, |
| Новая процедура |
| Заголовок / описание / теги |
|
|
| Проверка |
Тесты
pip install -e .
python -m pytest tests/ -qЛицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
- mcp-serverOAuthcom.make
Give your AI agents the tools to build, manage, and run automation workflows.
Build and run agents and automations across hundreds of apps using natural language.
The governed runtime for agent skills. Search the catalog and inspect a skill before running it.
- SkilderOAuthai.skilder
One place to build, share, and govern the skills and tools your AI agents use at work.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to create, share, discover, and execute reusable multi-step workflow templates.MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceEnables AI agents to execute multi-step Standard Operating Procedures step by step, with enforcement of completion at each step, making LLM behavior predictable and auditable.53Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceGuides AI agents through structured, multi-step workflows with discovery, navigation, and fidelity enforcement.2Apache 2.0
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to manage, search, plan, and execute reusable skills while automatically enforcing always-on coding and reasoning guidelines. It provides workflow orchestration, permission-controlled execution, dynamic skill registration, and feedback-based ranking.96 npm1MIT