AdaptOrch MCP 是 AdaptOrch 的公共 MCP 封装：一个可靠性内核，让 Claude Code 能够路由任务、启动编排运行，并将证据产物拉回对话中。
当编码任务过于庞大、过于模糊，或成本过高而无法信任单次生成的响应时，请使用它。
Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifactsAdaptOrch 需要身份验证。分两步获取你的令牌：
创建 API 密钥 → adaptorch.com/app/api-keys → 生成一个密钥（以 ado_ 开头）
将该密钥用作 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN：
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."如果控制平面仅支持 BYOK，请将提供商凭据保存在本地 MCP 进程环境中：
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY="<provider-api-key>"这些值不是 MCP 工具参数或 JSON 请求体字段。它们仅附加到运行提交请求头中；提供商密钥会从错误中移除，并在状态、产物和使用量请求中省略。
在 /app/signup 注册并打开 /app/api-keys。
生成一个 ado_* 密钥并复制一次原始值。
仅在你的本地 MCP 环境中将其设置为 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN。
从 Claude Code 运行 adaptorch_run 或 adaptorch_list_runs。
刷新仪表盘中的 /app/runs，查看同一租户的运行列表。
韩语摘要：注册 → 在 /app/api-keys 生成 ado_* → 在 MCP 环境中设置 → 在 Claude Code 中运行/查看列表 → 在仪表盘 /app/runs 中查看相同的运行列表。
令牌 | 用途 | 获取位置 |
| 所有 AdaptOrch API 调用（运行、状态、产物） | 注册后的仪表盘 |
| 保护你的本地 HTTP MCP 端点 | 由你定义（任意安全字符串） |
Starter $0 包含 API 密钥访问、每月 1,000 次调用和影子模式。Pro/Team 套餐请参阅 adaptorch.com。
AdaptOrch MCP 将可选算法控制转发给已安装的 adaptorch 引擎。该封装不实现这些算法。请将这些视为基准/评估或运维控制，而非快速入门默认值。
控制项 | 范围 | 已验证行为 |
| 基准/评估测试版 | 修复基准时钟/RNG 来源，并规范化记录的时间/路径字段。它不涵盖实时提供商输出、并行套件记录顺序、cassettes、traces 或报告时间聚合。 |
| 基准清单 | 可作为 |
| 在线路由器 |
|
| 在线路由器学习 |
|
| 合成 | 默认值为 |
| 路由阈值 | 当至少存在两个集成提供商且合成模式不是 |
| 合成 | 支持的模式有 |
| 集成提取 | 引擎提取器为 |
Related MCP server: aacworkflow-mcp
AdaptOrch MCP 遵循 AdaptOrch 研究路线。在 arXiv 上阅读论文：
HTML 论文：arxiv.org/html/2602.16873v1
pip install adaptorch-mcp如果 AdaptOrch 核心尚未发布到 PyPI，请先从 GitHub 安装：
pip install "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git"
pip install adaptorch-mcpuvx adaptorch-mcp --help使用来自 GitHub 的 adaptorch 依赖：
uvx --with "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git" adaptorch-mcp --help首次运行收益 | 工具 | 对话中的变化 |
更少的证明歧义 |
| Claude 可以检查有界的 Correctness Wall 视图，而不会暴露选择器内部细节，也不会将 |
更少失败的长任务 |
| 大型目标通过 AdaptOrch 路由、合成和遥测推进，而不是依赖一次脆弱的生成。 |
无需切换上下文的证据 |
| 输出、追踪和运行证明会回到 Claude Code 对话中。 |
更安全的设置支持 |
| 用户可以粘贴经过脱敏处理的诊断信息，而不会泄露令牌。 |
快速安装循环 |
| 通过 |
两个分支使用相同的 30 个单元、相同的种子、相同的会话（Cerebras 上的 gemma-4-31b），因此配对差值消除了运行间的漂移：
分支 | 准确率 |
基线（robust，无验证器门控） | 86.7% |
使用 AdaptOrch 验证器门控 | 100.0% |
配对差值 +13.3 个百分点，95% 置信区间 [+3.3, +26.7] — 显著。
范围：基于合成账本套件的内部可复现回归证据 （证据实验
paired_confirmatory_ledger，完整运行 ID 和 复现命令随核心仓库提供）。并非官方 第三方基准。
通过托管内核在 adaptorch.com 上运行你自己的工作负载 — 免费 Starter 包含 API 密钥 和每月 1,000 次调用。
路径 | 包 | 用途 |
|
| 围绕 |
该封装有意将运行时行为委托给 adaptorch.mcp_server。这使 MCP 工具、资源、提示、安全检查与传输方式始终与最新的 AdaptOrch 核心版本保持一致。
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 将引擎固定到已发布的 adaptorch git 修订版本。要针对本地引擎检出验证该封装（算法一致性和 MCP BYOK 运行），请在固定版本之上安装：
make engine-local ENGINE_PATH=../adaptorch
make check当暴露的合成模式、弃用别名、拓扑或输出提取器与引擎发生偏离时，packages/adaptorch-mcp/tests/test_engine_algorithm_parity.py 会以 fail-closed 方式失败。
对于 Claude Code 或桌面 MCP 主机等本地客户端，请使用 stdio。
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.com对于本地网关、反向代理或远程 MCP 客户端，请使用 HTTP。
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 8765带认证的健康检查：
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"))
PY命令 | 用途 | 重要选项 |
| 启动 stdio 或 HTTP MCP 服务器。 |
|
| 打印已脱敏的本地诊断信息。 |
|
| 验证 stdio 的 |
|
对于 adaptorch-mcp，公共包装器按以下顺序解析控制平面 URL：先是显式的 --base-url，然后是经修剪/校验的 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL，最后是托管回退地址 https://adaptorch.com。当未配置 base URL 时，adaptorch-mcp-smoke 会保留本地开发回退地址 http://127.0.0.1:8000。请在已检入的 MCP 客户端配置中显式传入 --base-url，以获得可复现的行为。
变量 | 用途 | 备注 |
| 上游 AdaptOrch 令牌。 | 除非传入了 |
| 当省略 | 会按 HTTP(S) 进行修剪和校验；请勿嵌入凭据。 |
| BYOK 提供商名称。 | 与 |
| BYOK 提供商模型。 | 与 |
| BYOK 提供商密钥。 | 进程本地，会从工具 schema/请求体及非运行请求中省略；仅对无密钥提供商为可选。 |
| 面向客户端的 HTTP/SSE MCP Bearer 令牌。 | 请与上游控制平面令牌分开存放。 |
| 以逗号分隔的 HTTP origin 允许列表。 | 供浏览器或远程 HTTP 客户端使用。 |
| 可接受的 HTTP 请求体最大大小。 | 公开部署时请保持有界。 |
| HTTP 请求超时预算。 | 适用于 HTTP 服务器的请求处理。 |
| 最大并发 SSE 订阅者数。 | 默认值由 |
| 用于 app-factory 场景的控制平面客户端超时。 | 在嵌入 ASGI 应用时很有用。 |
| 基准测试/评估可复现性 Beta。 | 仅限基准测试/评估范围；不保证常规运行时的确定性。 |
| 在线路由器的学习模型门控。 |
|
| 论文模式的词汇/语义混合比例。 | 默认 |
{
"mcpServers": {
"adaptorch": {
"command": "adaptorch-mcp",
"args": [
"--transport",
"stdio",
"--base-url",
"https://adaptorch.com"
],
"env": {
"ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN": "${ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN}"
}
}
}
}更多模板：
examples/claude_desktop_config.json
examples/omk.mcp.json
examples/mcp-http.env.example
已检入的示例使用占位符或环境变量插值。请仅在本地未提交的配置文件中填写真实的 URL 和令牌。
打印已脱敏的本地诊断信息：
adaptorch-mcp-doctor
adaptorch-mcp-doctor --json
adaptorch-mcp-doctor --strict运行 stdio 冒烟测试。令牌通过子进程环境传递，而非进程参数。如果未提供 base URL，冒烟测试将以 http://127.0.0.1:8000 为目标，用于本地开发。
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp-smoke --base-url https://adaptorch.com预期 JSON 包含 "ok": true、adaptorch_plan_catalog 以及预期的核心工具子集。Doctor JSON 还包含已脱敏的 controlPlane 元数据，用于说明解析出的 base-url 来源。在验证特定托管/核心版本时，请添加可重复的 --expected-tool <name> 标志。
工具 | 用途 |
| 提交 AdaptOrch 任务负载，并可选择等待完成。 |
| 按 |
| 读取运行的工件元数据。 |
| 列出最近的运行。 |
| 读取执行轨迹（仅 |
| 请求取消运行（写入/破坏性操作；请保持手动批准）。 |
| 通过 AdaptOrch 的拓扑路由器在本地路由 DAG（仅 |
| 读取已脱敏的 MCP 服务器指标。 |
| 读取合成模式（含弃用别名）、拓扑、输出提取器、连接器和服务器功能。 |
| 读取调用租户的用量窗口（套餐级别、周期、已用、限额、剩余、百分比）。 |
| 读取托管套餐目录：Starter |
默认的 remote profile 会暴露除 adaptorch_get_traces 和 adaptorch_route_topology 之外的九个工具。adaptorch_get_run 发布封闭的 outputSchema 和安全的 structuredContent；其可选的 correctness_wall 仅提供建议性可观测性，并非正确性证明、选择器决策或应用授权。
对于受信任的本地客户端，仅自动批准其输出对该客户端安全的工具。请将 adaptorch_run 和 adaptorch_cancel_run 保持为手动批准。对于共享或生产客户端，除非相关负载已经过净化，否则避免自动批准运行、工件和轨迹读取工具。
GitHub 主图：assets/readme-hero.png
GitHub 流程图：assets/mcp-flow.png
GPT-image-2.0 栅格提示词简报：docs/brand/gpt-image-2-brief.md
发布之前：
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/*然后按照 docs/publishing.md 进行 PyPI Trusted Publishing 或基于令牌的 uv publish。
切勿提交 .env、API 密钥、Bearer 令牌、私钥或 MCP 客户端令牌。请参阅 SECURITY.md。
专有 — 版权所有 ClassicMate。保留所有权利。请参阅 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.
