Orchestrator Python MCP Server
Orchestrator Python MCP Server
AIコーディングアシスタント向けの、機械検証済み4フェーズワークフローMCPサーバーです。DESIGN → PLAN → EXECUTE → VERIFY → COMPLETE を、人間による承認ゲート、状態整合性チェック、DAGタスクスケジューリングによって強制します。
🚀 ワークフローライフサイクル
[Start] ──> orchestrate_init(task="...")
│
▼ (DESIGN Phase)
Write `.orchestrator/design.md`
│
▼
orchestrate_approve() ──> orchestrate_verify()
│
┌───────────────────────┘
▼ (PLAN Phase)
Write `.orchestrator/plan.md`
│
▼
orchestrate_approve() ──> orchestrate_verify()
│
┌───────────────────────┘
▼ (EXECUTE Phase)
orchestrate_get_dag_batches()
Subagents implement tasks & mark [x]
│
▼
orchestrate_verify()
│
▼ (VERIFY Phase)
orchestrate_verify() (runs automated test command)
│
▼ (COMPLETE Phase)
orchestrate_archive() ──> [Done]Related MCP server: Overture
🛠️ MCPツールリファレンス
Tool Name | Parameters | Description |
|
|
|
| (なし) |
|
| (なし) | 人間による承認ゲートです。 |
| (なし) | フェーズの成果物を検証し、成功した場合は次のフェーズへ進み、次のSOPプロンプトを返します。 |
| (なし) |
|
|
| ロックを解放し、セッションファイルを |
📋 フェーズごとの成果物要件
DESIGN フェーズ:
成果物:
.orchestrator/design.md必須見出し:
## Requirements、## Architecture、## Self-Confidence Audit。ゲート: 検証前に
orchestrate_approveが必要です。
PLAN フェーズ:
成果物:
.orchestrator/plan.mdタスクスキーマ:
- [ ] **<id>**: <desc> (Agent: <role>, Target: <file>, blocked_by: [<deps>])詳細仕様: 各タスクに
### <id>セクションを設けること。最終障壁: 最終タスクは、先行するすべてのタスクにブロックされ、
Agent: implementation-reviewerに割り当てられなければならない (MUST)。テストコマンド:
## Verificationの下に、有効で実行可能なTest command: <cmd>を定義すること。ゲート: 検証前に
orchestrate_approveが必要です。
EXECUTE フェーズ:
ルール:
.orchestrator/plan.md内のすべてのタスクをチェック済み- [x]にすること。ルール: 対象ファイルはディスク上に存在し、サイズが 0 バイトより大きくなければならない。
VERIFY フェーズ:
ルール: プランのテストコマンドをシェルのサブプロセスとして実行し(タイムアウト120秒)、終了コードが 0 なら成功とする。
⚡ クイックスタート
インストールと実行
# Sync environment
uv sync
# Run tests (Unit + 18 BDD Scenarios)
uv run pytest
# Start MCP server (stdio transport)
uv run python -m orchestrator_mcp.serverOpenCode MCP 設定 (opencode.json)
{
"mcpServers": {
"orchestrator": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/orchestrate", "python", "-m", "orchestrator_mcp.server"]
}
}
}Maintenance
Resources
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