omp-worker-mcp
omp-worker-mcp
English · 简体中文
Хватит жечь квоту лучших моделей на черновую работу.
Пусть Claude Code, Codex, Grok Build, Kimi Code или любой другой MCP-клиент передают поиск, очистку, пакетные задачи и широкое сканирование репозиториев моделям поменьше, которые вы уже настроили в OMP.

Почему я это сделал
Обычно у меня открыто сразу несколько агентов разработки: Codex в одном окне, Grok Build или Kimi Code в другом, а OMP рядом. Некоторые тарифы, подключенные к OMP, дают много модельного времени за свои деньги. Они отлично подходят для сканирования репозиториев, первичных ревью и повторяющихся задач, которые пожирают токены.
Мои тарифы для инструментов, которыми я пользуюсь каждый день, скромнее. Когда квота поджимает, мне меньше всего хочется очередного передаточного документа или очередного раунда копирования промптов между окнами терминала. Агент, с которым я уже общаюсь, должен уметь отправлять задачу и возвращать результат.
Поэтому я и собрал этот MCP-сервер. Ваш основной агент хранит контекст и принимает решения. OMP занимается ограниченной фоновой работой. Claude Code, Codex, Grok Build, Kimi Code, OpenCode, Cursor и другие MCP-клиенты могут совместно использовать одни и те же роли и агентов задач OMP.
Related MCP server: todos
Что получает ваш агент
Для большинства задач достаточно двух инструментов:
runзапускает воркер OMP и возвращает идентификатор задачи.waitсобирает один или несколько результатов.
Ваш агент может запустить несколько независимых задач, продолжить работу, а затем собрать результаты вместе. Остальное покрывают status, list, cancel, agents и roles.
У каждого воркера есть agent и role. agent описывает, как подойти к задаче, например scout или reviewer. role выбирает одно из сопоставлений моделей в конфигурации OMP, например task, slow или designer. Если опустить оба значения, сервер использует task.
Настройка
Вам понадобятся Node.js 22 или новее и установленный, аутентифицированный Oh My Pi.
git clone https://github.com/elijah7x/omp-worker-mcp.git
cd omp-worker-mcp
node src/server.js --self-check
npm run checkЗатем попросите проект вывести фрагмент конфигурации для вашего клиента:
node scripts/client-config.js claude
node scripts/client-config.js codex
node scripts/client-config.js opencode
node scripts/client-config.js standard-jsonСкрипт выводит конфигурацию и не трогает ваши файлы. В Настройке клиента описаны протестированные клиенты, расположение их конфигураций и универсальная форма stdio. Используйте omp в качестве имени MCP-сервера.
Чтобы проверить реальную отправку после подключения:
npm run check:workerДайте ему полезную работу
Воркеры OMP наиболее полезны, когда задача имеет четкие границы и может вернуть результат, а не принимать окончательное решение. Несколько примеров:
Поискать по репозиторию и объяснить, как работает одна из подсистем.
Проверить модуль на ошибки и проблемы безопасности.
Запустить набор тестов, разобраться в падениях и сообщить вероятную причину.
Сравнить несколько файлов или подготовить черновую реализацию.
Запускайте независимые задачи вместе. Финальное редактирование, продуктовые решения и ответ пользователю остаются за родительским агентом.
Клиенты с поддержкой навыков (skills) или правил могут установить SKILL.md. Остальные клиенты могут работать, опираясь на описания MCP-инструментов.
Вызов run выглядит так:
{
"prompt": "Review the authentication module for concrete security issues. Return findings with file paths and line numbers.",
"cwd": "/path/to/project",
"agent": "reviewer",
"role": "slow"
}Воркер работает в неинтерактивном режиме печати OMP. Он не перехватывает уже открытое окно OMP TUI.
Используйте свои модели и агентов
Мост не ведет отдельный реестр моделей. Добавляйте и изменяйте модели в OMP — там уже живут настройки провайдеров и аутентификация.
Например, добавьте роли в карту modelRoles блочной формы в ~/.omp/agent/config.yml:
modelRoles:
task: your-provider/fast-model
slow: your-provider/reasoning-model
designer: your-provider/vision-modelПерезапустите MCP-клиент и вызовите roles. Новые имена готовы к использованию в качестве run.role; код сервера менять не нужно.
Пользовательские агенты задач OMP работают точно так же. Добавьте агента в каталог агентов OMP, перезапустите клиент, вызовите agents и используйте его имя как run.agent.
Подключение другого MCP-клиента
Сервер использует локальный stdio MCP. В большинстве клиентов команда выглядит так:
node /absolute/path/to/omp-worker-mcp/src/server.jsnode scripts/client-config.js standard-json дает отправную точку. Если клиент ожидает другую форму конфигурации, добавьте небольшой рендерер в scripts/client-config.js, аккуратный пример в examples/ и строку в Настройку клиента. Вам не придется трогать сервер.
Доступ и конфиденциальность
Этот проект предполагает доверенную однопользовательскую машину. Воркеры OMP работают без присмотра с теми же правами доступа к файлам и командам, что и ваш локальный пользователь.
Каждый вызов run должен передавать существующий абсолютный cwd, чтобы воркер не мог уйти в каталог запуска MCP-клиента. Проекты в вашей домашней папке, на внешних томах и в клиентских worktree работают без дополнительной настройки. Установите OMP_WORKER_ALLOWED_ROOTS, если хотите ограничить задачи определенными корнями; это необязательный белый список, а не песочница.
Приватные навыки и правила OMP остаются отключенными, пока вызов не включит их. По умолчанию сервер передает воркерам небольшой набор переменных окружения и скрывает сопоставления моделей и локальные пути агентов.
Промпты и результаты хранятся в ~/.omp/omp-worker-mcp/jobs/. Они могут содержать исходный код. Если доступ локального пользователя слишком широк для вашего проекта, используйте контейнер, песочницу ОС или ограниченную учетную запись. В Настройке клиента описано поведение окружения и учетных данных.
Разработка
npm run checkТестовый набор покрывает разбор конфигураций, сгенерированные клиентские конфигурации, оба поддерживаемых стиля фрейминга MCP, жизненный цикл задач и имитацию процесса OMP. npm run check:worker добавляет живую отправку OMP.
Текущий релиз поддерживает локальный stdio, отсоединенные задачи, обнаружение ролей и агентов, отмену и сохраненные результаты. Потоковая передача токенов, удаленный транспорт, управление активным TUI и автоматическая очистка задач выходят за рамки текущей версии.
Лицензия
MIT
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that delegates coding and sysops work to cheaper agents via durable background queues, with git worktree isolation, safety policies, and clarification rounds to avoid hitting limits of frontier models.2Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceMCP server for task management, project knowledge, workspace trust, runner sandboxes, extension registry, and workflow prompts, enabling AI agents to manage tasks and collaborate locally.5,117Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to manage hierarchical tasks, track progress, handle dependencies, and coordinate work through an MCP server.5715GPL 3.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA vendor-neutral MCP server that enables coding agents to delegate tasks, share context, and work as a team through a shared blackboard and task queue.9MIT
Related MCP Connectors
Control plane for autonomous software labor. Agents claim objectives over MCP with audit trail.
Personal assistant MCP server with search, execute, packages, jobs, secrets, and integrations.
Project management MCP for AI agents with safe task reads and writes.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/elijah7x/omp-worker-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server