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Agent Conductor

icohangar-ops/agent-conductor MCP server

MCP Registry npm Conformance

Cubiczan 技术栈Profile · CHP · 你在这里: agent-conductor

AGENTS.md 进,受治理的智能体团队出。

Agent Conductor 是一个 MCP 服务器,它将编码智能体生态已趋同的两大约定 —— AGENTS.md 操作手册和 SKILL.md 技能 —— 从被动文档转变为主动编排层,并以共识强化决策引擎为高风险变更把关。


问题所在

每个主流智能体工具 —— Claude Code、Cursor、Copilot、Codex、Gemini CLI —— 现在都会读取仓库根目录下的 AGENTS.mdSKILL.md 文件目录。但这两个约定都只是靠自觉遵守的散文:

  • 没有任何东西编译这份契约。不可协商的规则、层边界和验证清单只是以 markdown 形式存在,智能体可能内化也可能不内化。

  • 没有任何东西把关决策。一个即将重写你评分模型的智能体,与一个只是重命名变量的智能体,拥有同样的信心。

  • 没有任何东西验证清单确实执行了。"交接前运行 npm test" 只是一条建议,而不是一道关卡。

Conductor 让这些约定变得可执行 —— 而无需任何智能体工具做出改变。它以标准 MCP 服务器形式发布,因此任何支持 MCP 的工具都能免费获得契约编译、技能发现和决策把关能力。

Related MCP server: @event4u/agent-config

工作原理

MCP client (Claude Code / Cursor / Copilot / ...)
        │  stdio (JSON-RPC, MCP)
        ▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ TypeScript front end (src/)                    │
│   contract/parser.ts   AGENTS.md → contract    │
│   skills/loader.ts     SKILL.md discovery      │
│   server.ts            7 MCP tools             │
└────────────────┬───────────────────────────────┘
                 │  newline-delimited JSON, child stdio
                 ▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ Python decision engine (engine/)               │
│   bridge.py → PyPI consensus-hardening-protocol│
│   R0 gates · foundation attacks · lifecycle    │
└────────────────────────────────────────────────┘

三大能力组:

  1. 契约 — 将 AGENTS.md 编译为结构化任务、不可协商规则、各层允许/禁止边界、验证关卡、技能推荐和范围外清单。

  2. 技能 — 在项目和个人范围内发现 SKILL.md 技能,采用渐进式披露:元数据约消耗 100 tokens,正文仅在需要时加载。

  3. 决策 — 通过 Consensus Hardening Protocol 为工作把关:工作开始前先通过廉价的 R0 合理性检查,在高风险变更锁定前进行对抗性基础攻击。

快速开始

npx -y @cubiczan/agent-conductor
# decision_* tools also need:
#   pip install -r engine/requirements.txt   # after cloning, or use the published package's engine/

要求:Node 23+(原生运行 TypeScript)和 Python 3.10+,并安装已发布的 CHP 包。

git clone https://github.com/icohangar-ops/agent-conductor.git
cd agent-conductor
npm install
pip install -r engine/requirements.txt
npm test            # TypeScript tests (parser, skills, live engine bridge)
npm run test:engine # Python bridge protocol tests
npm run build

在 Claude Code 中注册:

claude mcp add agent-conductor -- node /path/to/agent-conductor/dist/index.js

或在任何 MCP 客户端的 JSON 配置中:

{
  "mcpServers": {
    "agent-conductor": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/agent-conductor/dist/index.js"]
    }
  }
}

如果你的 Python 3 不在 python3 路径下,请设置 CONDUCTOR_PYTHON

然后,在任何包含 AGENTS.md 的项目中:

"加载这个项目的智能体契约,列出它的验证关卡,并对我即将做出的变更运行一次 decision_adversary 检查。"

工具参考

contract_load

将 AGENTS.md(或 CLAUDE.md)编译为结构化契约。接受文件路径或项目目录;默认为当前工作目录。

// input
{ "path": "examples/pipeline-pulse" }

// output (abridged — real output from the bundled example)
{
  "source": "examples/pipeline-pulse/AGENTS.md",
  "title": "AGENTS.md — Pipeline Pulse CRM",
  "mission": "Pipeline Pulse CRM is a lightweight, local-first pipeline review dashboard...",
  "rules": [
    "Deterministic logic — same inputs → same scores, labels, and summaries...",
    "Logic in crm.js — keep main.js thin (fetch, render, events).",
    "... (6 total)"
  ],
  "layers": [
    { "layer": "src/crm.js", "role": "Domain logic",
      "do": "Deterministic scoring, filtering, summaries", "dont": "DOM manipulation" }
  ],
  "gates": [
    { "name": "Code change checklist", "commands": ["npm test"], "notes": "" },
    { "name": "Before completion", "commands": [], "notes": "npm test — all green...\n..." }
  ],
  "skills": [
    { "task": "CRM scoring / forecast changes", "skill": "obra/test-driven-development",
      "url": "https://github.com/obra/superpowers/...", "why": "Tests-first changes to deterministic logic" }
  ],
  "outOfScope": ["External CRM integrations (Salesforce, HubSpot, etc.)", "..."],
  "sectionCount": 28
}

解析器是无损的:无法识别的部分会原样保留,因此非常规的 AGENTS.md 中不会有任何内容被丢弃。

contract_verification

仅返回验证关卡 —— 即交接前必须通过的命名检查清单和 shell 命令。将其与你的智能体工作流配合使用:运行命令、确认成功、然后宣布完成。

skills_list

发现从项目根目录可见的 SKILL.md 技能。仅返回元数据。

// input
{ "projectRoot": "examples/pipeline-pulse" }

// output
{
  "skills": [
    {
      "name": "pipeline-scoring",
      "description": "Explain and modify scoreDealRisk weights in src/crm.js with matching test updates...",
      "version": "0.1.0",
      "scope": "project"
    }
  ]
}

搜索顺序(每个技能名称以第一个命中为准):

优先级

路径

范围

1

<project>/.conductor/skills/*/SKILL.md

项目

2

<project>/.claude/skills/*/SKILL.md

项目

3

<project>/.cursor/skills/*/SKILL.md

项目

4

~/.claude/skills/*/SKILL.md

个人

5

~/.cursor/skills/*/SKILL.md

个人

skill_load

加载一个指定技能的完整 SKILL.md 正文 —— 渐进式披露的按需部分。仅当任务与技能描述匹配时才调用它。

decision_gate

Consensus Hardening Protocol R0 关卡:最廉价、杠杆最高的检查,在开始工作之前运行。

// input
{ "solvable": true, "scoped": false, "valid": true, "worth_it": true }

// output
{ "verdict": "HALT", "results": { "Solvable": "PASS", "Scoped": "FATAL", "Valid": "PASS", "Worth_it": "PASS" } }

任何 FATAL 答案都会中止:在为一个范围不清、理解不透或不值得解决的问题烧掉 tokens 之前,停下来重新定义问题。

decision_adversary

针对高风险变更的一次性对抗性检查:CHP 攻击主张的基础,为其打分 0–100,并返回魔鬼代言人发现以及会话状态。

// input
{
  "claim": "Change scoreDealRisk stale-activity weight from 20 to 30",
  "context": "Tests updated; label distribution checked against fixture"
}

// output
{
  "status": "EXPLORING",          // or HALT / REFRAME_REQUIRED
  "foundation_score": 77,
  "findings": [
    "Treat every financial number as unverified until tied to source data.",
    "Require explicit flip criteria for any provisional recommendation."
  ],
  "verification_failures": ["PENDING third-party validation"],
  "report": "## TriangulationRunner Adversary Pass\n..."
}

状态映射到 CHP 决策生命周期(EXPLORING → PROVISIONAL_LOCK → LOCKED,并带有 HALTREFRAME_REQUIRED 退出):EXPLORING 表示主张在攻击中幸存,工作可以继续推进锁定;HALT/REFRAME_REQUIRED 表示基础失败。

engine_status

对 Python 引擎子进程进行健康检查。返回 { ok, engine: "chp", version }

解析器识别的内容

contract_load 基于约定而非模式。它提取实际使用的 AGENTS.md 文件中的模式:

契约字段

来源约定

mission

第一个 Mission / Purpose / Overview 部分

rules

Non-negotiables > Engineering rules > 通用 rules 下的列表项(按优先级排序,因此通用 "Product rules" 部分永远不会遮蔽显式的不可协商项)

layers

架构类标题下第一个包含 Layer 列的表

gates

代码块 + 清单 / 验证 / 完成前标题下的列表项

skills

Task / Skill / Why 列的表;链接解析为文本 + URL

outOfScope

范围外 / 非目标标题下的列表

sections

所有内容,原样保留 —— 无损回退

代码块内的标题被忽略;表格容忍标题中的强调;markdown 链接和强调从提取的文本中剥离。

编写技能

技能是一个包含 SKILL.md 的目录,带有 YAML frontmatter:

---
name: pipeline-scoring
description: Explain and modify scoreDealRisk weights in src/crm.js with matching test updates. Use when changing deal risk scoring, risk labels, or forecast thresholds.
version: 0.1.0
tools: [Read, Edit, Bash]
---

# Pipeline Scoring

Step-by-step instructions the agent follows when the task matches...

质量门槛(继承自 awesome-agent-skills 标准):第三人称描述,包含可匹配的关键词,元数据约 100 tokens,正文不超过 500 行,不包含机器特定的绝对路径,只声明技能所需的工具。

捆绑的示例 —— examples/pipeline-pulse —— 是一个完整的真实世界 AGENTS.md 加上一个项目级技能,也是测试套件编译的内容。

项目结构

.
├── AGENTS.md                  # This repo's own contract (compiles with itself)
├── ARCHITECTURE.md            # Design decisions and component detail
├── src/
│   ├── index.ts               # stdio entrypoint
│   ├── server.ts              # MCP server: 7 tools
│   ├── contract/              # AGENTS.md → AgentContract compiler
│   ├── skills/                # SKILL.md loader + registry
│   ├── engine/chpBridge.ts    # Python engine client
│   └── utils/logger.ts        # stderr-only logging (stdout is the transport)
├── engine/
│   ├── bridge.py              # JSON-over-stdio router → PyPI `chp`
│   ├── requirements.txt       # consensus-hardening-protocol pin
│   ├── NOTICE.md              # attribution for the published engine
│   └── test_bridge.py         # protocol tests
├── examples/pipeline-pulse/   # real AGENTS.md fixture + example skill
└── test/                      # node:test suites (run the .ts directly)

开发

pip install -r engine/requirements.txt
npm test            # TypeScript tests — includes a live engine round-trip
npm run test:engine # Python-side protocol tests
npx tsc --noEmit    # type check
npm run build       # emit dist/
npm run dev         # run the server from source (Node type stripping)

内部规则(完整列表见本仓库自己的 AGENTS.md):

  1. stdout 是神圣的 —— MCP 传输层拥有它;所有日志在桥的两侧都进入 stderr。

  2. 零新增 Node 运行时依赖 —— 只有 @modelcontextprotocol/sdkzod;markdown/frontmatter 保持手写。CHP 是 PyPI 依赖。

  3. 仅可擦除的 TypeScript —— 源代码必须在 Node 的类型剥离下运行(没有枚举,没有参数属性)。

  4. CHP 通过 PyPI —— 安装 consensus-hardening-protocol;不要在 engine/ 下重新打包。协议修复属于上游。

  5. Python 3.10+ —— 已发布包的要求。

路线图

版本

主题

范围

v0.2

执行

contract_verification 关卡作为真实子进程执行并返回通过/失败证据 —— 将"读取契约"转变为"执行契约"

v0.3

编排

通过 MCP 暴露 decision_lock + 网格会话工具(在已发布的 CHP 之上进行多智能体审议)

v0.4

注册表

从远程目录(awesome-agent-skills 格式)安装经过审查的技能,并带有源代码审查提示

来源

Conductor 刻意复用经过验证的组件,而不是重写它们:

组件

来源

许可证

决策引擎(PyPI)

consensus-hardening-protocol

MIT

MCP 服务器 + 注册表形态

onchainmind

MIT

技能质量标准

VoltAgent/awesome-agent-skills

示例夹具

Pipeline Pulse CRM 操作手册

夹具

参见 engine/NOTICE.mdARCHITECTURE.md 了解双语言设计。


Cubiczan 技术栈

| 治理 | consensus-hardening-protocol · agent-conductor · compliance-as-code-agent · cleanmandate | | 平台 | cubiczan-mcp-server · operational-intelligence · software-factory |

Conductor 将 AGENTS.md + SKILL.md 编译为 MCP 工具,并通过 CHP 路由高风险决策 —— 与 Metabocommand 用于财务审批的锁定模型相同。

许可证

MIT —— 见 LICENSE。捆绑的组件保留其原始的 MIT 许可证。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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