AdaptOrch MCP es el envoltorio MCP público de AdaptOrch: un núcleo de fiabilidad que permite a Claude Code enrutar tareas, lanzar ejecuciones orquestadas y recuperar artefactos de evidencia de vuelta al chat.
Úsalo cuando una tarea de codificación sea demasiado grande, demasiado ambigua o demasiado costosa como para confiarla a una sola respuesta de un solo paso.
Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifactsAdaptOrch requiere autenticación. Obtén tu token en dos pasos:
Regístrate → adaptorch.com/app/signup
Crea una clave de API → adaptorch.com/app/api-keys → genera una clave (empieza con ado_)
Usa esa clave como ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN:
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."Si el plano de control es solo BYOK, mantén las credenciales del proveedor en el entorno del proceso MCP local:
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY="<provider-api-key>"Estos valores no son argumentos de herramientas MCP ni campos del cuerpo JSON. Se adjuntan únicamente a los encabezados de envío de ejecución; la clave del proveedor se redacta en los errores y se omite en las solicitudes de estado, artefactos y uso.
Regístrate en /app/signup y abre /app/api-keys.
Genera una clave ado_* y copia el valor sin procesar una sola vez.
Establécelo solo en tu entorno MCP local como ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN.
Ejecuta adaptorch_run o adaptorch_list_runs desde Claude Code.
Actualiza /app/runs en el panel para ver la lista de ejecuciones del mismo inquilino.
Resumen en español: registro → generar ado_* en /app/api-keys → configurar en el entorno MCP → ejecutar/ver lista desde Claude Code → ver la misma lista de ejecuciones en el panel /app/runs.
Token | Propósito | Dónde obtenerlo |
| Todas las llamadas a la API de AdaptOrch (ejecución, estado, artefactos) | Panel después del registro |
| Protege tu endpoint MCP HTTP local | Tú lo defines (cualquier cadena segura) |
El plan inicial $0 incluye acceso a la clave de API, 1,000 llamadas/mes y modo sombra. Consulta adaptorch.com para los planes Pro/Team.
AdaptOrch MCP reenvía controles de algoritmo opcionales al motor adaptorch instalado. El envoltorio no implementa estos algoritmos. Trátalos como controles de evaluación comparativa/operador, no como valores predeterminados de inicio rápido.
Control | Alcance | Comportamiento verificado |
| Beta de evaluación comparativa | Fija las fuentes de reloj/RNG de referencia y canoniza los campos de tiempo/ruta de los registros. No cubre salidas de proveedores en vivo, orden de registros de suites paralelas, casetes, trazas ni agregados de tiempo de informes. |
| Manifiesto de evaluación comparativa | Importable como |
| Enrutador en línea |
|
| Aprendizaje del enrutador en línea |
|
| Síntesis | El valor predeterminado es |
| Umbral de enrutamiento | Se activa automáticamente cuando existen al menos dos proveedores de conjunto y el modo de síntesis no es |
| Síntesis | Los modos admitidos son |
| Extracción de conjunto | Los extractores del motor son |
Related MCP server: aacworkflow-mcp
AdaptOrch MCP sigue la línea de investigación de AdaptOrch. Lee el artículo en arXiv:
Página de resumen: arxiv.org/abs/2602.16873
Artículo HTML: arxiv.org/html/2602.16873v1
pip install adaptorch-mcpSi el núcleo de AdaptOrch aún no está en PyPI, instálalo desde GitHub primero:
pip install "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git"
pip install adaptorch-mcpuvx adaptorch-mcp --helpCon la dependencia adaptorch desde GitHub:
uvx --with "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git" adaptorch-mcp --helpGanancia en el primer uso | Herramienta | Qué cambia en el chat |
Menos ambigüedad de prueba |
| Claude puede inspeccionar una vista limitada del Muro de Corrección sin exponer los internos del selector ni tratar |
Menos tareas largas fallidas |
| Los objetivos grandes pasan por el enrutamiento, la síntesis y la telemetría de AdaptOrch en lugar de un solo paso frágil. |
Evidencia sin cambiar de contexto |
| Las salidas, las trazas y la prueba de ejecución vuelven a la conversación de Claude Code. |
Soporte de configuración más seguro |
| Los usuarios pueden pegar diagnósticos redactados sin filtrar tokens. |
Bucle de instalación rápido |
| La conexión MCP local se verifica con |
Ambos brazos ven las mismas 30 unidades, mismas semillas, misma sesión (gemma-4-31b en Cerebras), por lo que el delta pareado cancela la deriva entre ejecuciones:
Brazo | Precisión |
Línea base (robusto, sin puerta de verificador) | 86.7% |
Con puerta de verificador AdaptOrch | 100.0% |
Delta pareado +13.3pp, IC 95% [+3.3, +26.7] — significativo.
Alcance: evidencia de regresión reproducible interna en una suite sintética de libro mayor (experimento de evidencia
paired_confirmatory_ledger, IDs de ejecución completos y comandos de reproducción incluidos en el repositorio principal). No es un benchmark oficial de terceros.
Ejecuta tu propia carga de trabajo a través del kernel alojado en adaptorch.com — el plan inicial gratuito incluye una clave de API y 1,000 llamadas/mes.
Ruta | Paquete | Propósito |
|
| Envoltorio CLI de Python alrededor de |
El envoltorio delega intencionalmente el comportamiento en tiempo de ejecución a adaptorch.mcp_server. Eso mantiene las herramientas MCP, recursos, prompts, comprobaciones de seguridad y transportes alineados con la última versión del núcleo de AdaptOrch.
git clone git@github.com:dmae97/Adaptorch-MCP.git
git clone git@github.com:dmae97/adaptorch.git # alongside Adaptorch-MCP
cd Adaptorch-MCP
uv sync --all-packages --extra dev
uv run adaptorch-mcp --helpuv.lock fija el motor a la revisión git publicada de adaptorch. Para validar el envoltorio contra un checkout del motor local (paridad de algoritmos y ejecuciones MCP BYOK), instálalo sobre el pin:
make engine-local ENGINE_PATH=../adaptorch
make checkpackages/adaptorch-mcp/tests/test_engine_algorithm_parity.py falla cerrado cuando los
modos de síntesis expuestos, los alias obsoletos, las topologías o los extractores de salida se desvían del motor.
Usa stdio para clientes locales como Claude Code o hosts MCP de escritorio.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.comUsa HTTP para puertas de enlace locales, proxies inversos o clientes MCP remotos.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<upstream-adaptorch-token>"
export ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN="<client-facing-mcp-token>"
adaptorch-mcp \
--transport http \
--base-url https://adaptorch.com \
--http-host 127.0.0.1 \
--http-port 8765Comprobación de salud autenticada:
python - <<'PY'
import os
from urllib.request import Request, urlopen
request = Request(
"http://127.0.0.1:8765/mcp/health",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN']}"},
)
with urlopen(request) as response:
print(response.read().decode("utf-8"))
PYComando | Propósito | Opciones importantes |
| Inicia el servidor MCP stdio o HTTP. |
|
| Imprime diagnósticos locales redactados. |
|
| Verifica |
|
Para adaptorch-mcp, el envoltorio público resuelve la URL del plano de control en este
orden: --base-url explícito, luego
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL recortada/validada, y luego el respaldo alojado
https://adaptorch.com. adaptorch-mcp-smoke mantiene un respaldo de desarrollo local de
http://127.0.0.1:8000 cuando no hay una URL base configurada. Pasa --base-url
explícitamente en las configuraciones de cliente MCP incluidas en el repositorio para un comportamiento reproducible.
Variable | Propósito | Notas |
| Token de AdaptOrch upstream. | Obligatorio salvo que se pase |
| URL base utilizada cuando se omite | Recortada y validada como HTTP(S); no incrustes credenciales. |
| Nombre del proveedor BYOK. | Se establece con |
| Modelo del proveedor BYOK. | Se establece con |
| Secreto del proveedor BYOK. | Local al proceso, omitido de los esquemas/cuerpos de herramientas y de las solicitudes que no son de ejecución; opcional solo para proveedores sin clave. |
| Token bearer orientado al cliente para MCP HTTP/SSE. | Mantenlo separado del token del plano de control upstream. |
| Lista de permitidos de orígenes HTTP separados por comas. | Úsala con clientes HTTP de navegador o remotos. |
| Tamaño máximo aceptado del cuerpo de la solicitud HTTP. | Mantenlo acotado para despliegues públicos. |
| Presupuesto de tiempo de espera (timeout) de la solicitud HTTP. | Se aplica al manejo de solicitudes del servidor HTTP. |
| Máximo de suscriptores SSE simultáneos. | Los valores predeterminados los proporciona |
| Tiempo de espera del cliente del plano de control para uso de app-factory. | Útil al incrustar la aplicación ASGI. |
| Beta de reproducibilidad de benchmark/eval. | Solo ámbito de benchmark/eval; no determinismo general del runtime. |
| Compuerta del modelo aprendido del router en línea. |
|
| Mezcla léxica/semántica del modo paper. | Por defecto |
{
"mcpServers": {
"adaptorch": {
"command": "adaptorch-mcp",
"args": [
"--transport",
"stdio",
"--base-url",
"https://adaptorch.com"
],
"env": {
"ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN": "${ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN}"
}
}
}
}Más plantillas:
examples/claude_desktop_config.json
examples/omk.mcp.json
examples/mcp-http.env.example
Los ejemplos incluidos en el repositorio usan marcadores de posición o interpolación de entorno. Rellena URLs y tokens reales solo en archivos de configuración locales sin confirmar.
Imprime diagnósticos locales redactados:
adaptorch-mcp-doctor
adaptorch-mcp-doctor --json
adaptorch-mcp-doctor --strictEjecuta un smoke test de stdio. El token se pasa a través del entorno del proceso hijo, no como argumentos del proceso. Si no se proporciona una URL base, el smoke test apunta a http://127.0.0.1:8000 para el desarrollo local.
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp-smoke --base-url https://adaptorch.comEl JSON esperado incluye "ok": true, adaptorch_plan_catalog y el
subconjunto esperado de herramientas principales. El JSON de doctor también incluye metadatos controlPlane redactados para
la fuente de URL base resuelta. Añade indicadores --expected-tool <name> repetibles al
validar una versión alojada/core específica.
Herramienta | Propósito |
| Envía una carga útil de tarea de AdaptOrch y, opcionalmente, espera. |
| Lee un resumen de ejecución y su vista opcional acotada de Correctness Wall por |
| Lee los metadatos de artefactos de una ejecución. |
| Lista las ejecuciones recientes. |
| Lee trazas de ejecución (solo perfil |
| Solicita la cancelación de una ejecución (escritura/destructivo; mantenlo con aprobación manual). |
| Enruta localmente un DAG a través del router de topologías de AdaptOrch (solo perfil |
| Lee métricas redactadas del servidor MCP. |
| Lee los modos de síntesis (con alias obsoletos), topologías, extractores de salida, conectores y características del servidor. |
| Lee la ventana de uso del tenant que realiza la llamada (nivel de plan, período, usado, límite, restante, porcentaje). |
| Lee el catálogo de planes alojados: Starter |
El perfil remote predeterminado expone las nueve herramientas distintas de adaptorch_get_traces y adaptorch_route_topology. adaptorch_get_run publica un outputSchema cerrado y un structuredContent seguro; su correctness_wall opcional es observabilidad informativa, no una prueba de corrección, una decisión de selector ni una autorización de aplicación.
Para clientes locales de confianza, autoaprueba solo las herramientas cuyas salidas sean seguras para
ese cliente. Mantén adaptorch_run y adaptorch_cancel_run con aprobación manual.
Para clientes compartidos o de producción, evita autoaprobar los lectores de ejecuciones, artefactos y trazas
a menos que esas cargas útiles ya estén saneadas.
Hero de GitHub: assets/readme-hero.png
Diagrama de flujo de GitHub: assets/mcp-flow.png
Brief de prompt raster de GPT-image-2.0: docs/brand/gpt-image-2-brief.md
Antes de publicar:
uv run ruff check packages/adaptorch-mcp
uv run mypy packages/adaptorch-mcp/src
uv run pytest packages/adaptorch-mcp/tests -q
uv run python -m build packages/adaptorch-mcp --outdir dist
uv publish --dry-run dist/*Luego sigue docs/publishing.md para PyPI Trusted Publishing o uv publish basado en token.
Nunca confirmes .env, claves de API, tokens bearer, claves privadas ni tokens de cliente MCP. Consulta SECURITY.md.
Propietario — Copyright ClassicMate. Todos los derechos reservados. Consulta LICENSE.
This server cannot be deployed
AI work orchestration for plans, tasks, teams, and coding-agent dispatch.
Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.
Retrieve citation-ready technical context and coordinate evidence-backed work between AI agents.
Reliable async execution for agent tool calls: schema gating, retries, idempotency, audit trail.
