MDAN
Allows generating Mermaid diagrams from the context graph to visualize relationships between artifacts in the project.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MDANlist all available workflows"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MDAN — Multi-Agent Development Agentic Network

MDAN est un framework de développement piloté par l'IA, composé d'agents spécialisés, de wizards interactifs pas-à-pas, d'un système de mémoire persistante et d'un protocole de débat structuré.
100% gratuit et open source. Made in Morocco.
Nouveautés v3.1 🚀
Module Ecosystem — 2,014 composants
MDAN est désormais connecté à l'écosystème complet Claude Code : 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes, 67 hooks, 67 settings, 69 MCPs.
Sources : khalilbenaz/claude-skills-collection + aitmpl.com (davila7/claude-code-templates)
9 nouveaux agents spécialisés, dirigés par Fayçal (IA Master) et supervisés par Khalil (MDAN Master).
Serveur MCP
MDAN fonctionne comme serveur MCP — tout IDE compatible MCP (Claude Code, Cursor, etc.) peut se connecter directement et utiliser tous les workflows et agents comme des outils.
mdan serve # transport stdio
mdan serve --sse # SSE pour le distantAjoutez cette configuration dans votre .mcp.json :
{
"mcpServers": {
"mdan": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mdan-method", "serve"],
"env": { "MDAN_PROJECT_ROOT": "." }
}
}
}Outils MCP disponibles :
Outil | Description |
| Liste tous les workflows |
| Exécute un workflow (create-prd, create-architecture, etc.) |
| Liste tous les agents installés |
| Consulte un agent spécifique |
| Analyse d'impact en aval d'un artifact |
| Diagramme Mermaid du context graph |
| Session multi-agent (discussion/débat/consensus) |
| Crée un decision record |
| Affiche le catalogue complet de l'écosystème (2,014 composants) |
| Recherche parmi 1,053 skills par mot-clé |
| Recherche parmi 418 templates d'agents |
| Recherche parmi 340 commandes |
| Lit le contenu d'un skill |
| Lit le contenu d'un template d'agent |
| Statistiques d'installation de l'écosyst��me |
Ressources MCP : mdan://state, mdan://config, mdan://graph
Context Graph
DAG léger qui trace toutes les relations entre les artifacts. Chaque workflow terminé enregistre automatiquement son artifact dans le graphe.
mdan impact <artifact-id> # Analyse d'impact en aval
mdan graph # Diagramme Mermaid
mdan graph --json # JSON brutgraph TD
prd[PRD] -->|input_to| arch[Architecture]
arch -->|input_to| epics[Epics & Stories]
epics -->|input_to| sprint[Sprint Plan]
dr-001[DR-001: API Strategy] -->|impacts| archLes Decision Records des débats sont aussi enregistrés dans le graphe.
Orchestration multi-agent avancée
Le Party Mode propose 3 modes :
Mode | Description |
Discussion | Conversation libre multi-agent (mode original) |
Débat | Argumentation structurée à 3 rôles → Decision Record |
Consensus | N agents convergent vers une position commune |
Mode Débat — 3 rôles : Partisan 🟢, Opposant 🔴, Arbitre ⚖️. 3 rounds structurés. Produit automatiquement un Decision Record (DR-XXX) enregistré dans le Context Graph. Disponible en sous-mode de party-mode OU directement via /mdan-debate.
Mode Consensus — 3-5 agents passent par 4 phases : positions initiales → cartographie accord/désaccord → itérations de convergence → synthèse.
Agent Sidecars — Mémoire persistante pour chaque agent entre les sessions. Les agents se souviennent des observations, préférences et décisions des sessions précédentes.
Sélection de langue
À l'installation, MDAN vous demande votre langue préférée :
🇫🇷🇲🇦 Français + Darija Marocaine (par défaut)
🇫🇷 Français uniquement
🇬🇧 English
🇲🇦 Darija Marocaine
Related MCP server: agent-team-mcp
Démarrage rapide
npx mdan-method installL'installeur vous guide pour choisir les modules et votre IDE (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, QwenCoder...).
Ensuite, dans votre IDE, tapez /mdan- pour voir toutes les commandes disponibles.
Commandes disponibles
Toutes les commandes commencent par /mdan-.
Wizards — Phase 1 : Découverte
Commande | Description |
| Crée un product brief collaboratif en 6 étapes. Définit la vision, les utilisateurs cibles, le scope et les métriques de succès. |
| Recherche de marché : analyse concurrentielle, comportement clients, pain points et opportunités. |
| Recherche technique : technologies, patterns d'architecture, intégrations et tendances. |
| Recherche de domaine : analyse sectorielle, réglementation, paysage concurrentiel. |
Wizards — Phase 2 : Planification
Commande | Description |
| Crée un Product Requirements Document complet en 12 étapes. Vision, user journeys, scoping, requirements fonctionnels et non-fonctionnels. |
| Planifie le design UX en 14 étapes : discovery, design system, fondations visuelles, user journeys, composants et responsive. |
Wizards — Phase 3 : Architecture
Commande | Description |
| Crée l'architecture technique en 8 étapes : contexte, décisions, patterns, structure et validation. |
| Découpe les requirements en epics et user stories prêtes pour le développement. |
Wizards — Phase 4 : Construction
Commande | Description |
| Génère un sprint plan depuis les epics. Organise les stories en sprints avec estimation. |
| Implémente une story depuis son fichier de spec. TDD, tests et documentation automatique. |
| Review de code adversariale : détecte les bugs, problèmes de sécurité et violations de patterns. |
Wizards — Phase 5 : Livraison
Commande | Description |
| Génère la documentation complète du projet : overview, deep-dives, source tree. |
Flows rapides
Commande | Description |
| Développement rapide en 6 étapes pour les petits changements. Détection de mode, contexte, exécution, self-check et review. |
| Spec technique rapide en 4 étapes. Produit une spec prête pour l'implémentation. |
Modes spéciaux
Commande | Description |
| Mode multi-agents : 3 modes — Discussion, Débat, Consensus. Agent sidecars, Decision Records, Context Graph. |
| Débat structuré standalone entre agents (Partisan 🟢 vs Opposant 🔴 + Arbitre ⚖️). 3 rounds → Arbitrage → Decision Record. |
| Session de brainstorming avec 12+ techniques créatives (SCAMPER, Six Thinking Hats, Mind Mapping, etc.). |
Commandes CLI
Commande | Description |
| Démarre le serveur MCP (stdio ou SSE) |
| Analyse d'impact d'un artifact dans le Context Graph |
| Affiche le Context Graph en diagramme Mermaid |
Les Agents
Les agents sont des personnalités IA spécialisées que vous pouvez invoquer directement.
Équipe principale
Commande | Agent | Rôle |
| Khalil | MDAN Master — Orchestre tout le projet, gère les wizards, garde la mémoire |
| Amina | Business Analyst — Recherche, briefs, analyse de marché |
| Reda | Architect — Architecture système, tech stack, patterns |
| Haytame | Developer — Implémentation, TDD, code propre |
| Fatima | QA Engineer — Tests, qualité, stratégie de test |
| Jihane | UX Designer — Design UX/UI, wireframes, prototypes |
| Youssef | Technical Writer — Documentation technique, guides, API docs |
| Nadia | Scrum Master — Gestion agile, sprints, rétrospectives |
| Yassir | Security Engineer — Audit de sécurité, threat modeling, OWASP Top 10 |
| — | Solo Dev — Mode rapide tout-en-un pour développeurs solo |
Pack FinTech
Commande | Agent | Rôle |
| Rachid | Compliance Officer — Conformité réglementaire (GDPR, PCI DSS, AML/KYC), audit, politiques |
| Amina | Financial Analyst — Modélisation financière, analyse de marché, reporting |
| Karim | Risk Manager — Identification et mitigation des risques, stress testing |
Pack DevOps & Azure
Commande | Agent | Rôle |
| Reda | Azure Specialist — Architecture cloud Azure, migration, optimisation des coûts |
| Yassine | CI/CD Architect — Pipelines CI/CD, déploiement blue-green/canary, automatisation |
| Omar | DevOps Engineer — Infrastructure as Code (Terraform, Bicep), monitoring, Kubernetes |
Pack Database Optimization
Commande | Agent | Rôle |
| Driss | Query Optimizer — Analyse de plans d'exécution, tuning SQL, détection N+1 |
| Salma | Indexing Specialist — Stratégie d'indexation, index composites, audit d'index |
| Mehdi | DB Performance Analyst — Monitoring, diagnostic, capacity planning, tuning |
Pack Ecosystem — 2,014 Composants 🌐
Module qui connecte MDAN à l'écosystème complet Claude Code : 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes, 67 hooks, 67 settings, 69 MCPs.
Agent | Nom | Rôle |
🧠 IA Master | Fayçal | Chef de la stratégie IA — Fine-tuning, RAG, agents, MLOps, 130+ skills AI. Décide tous les choix IA, reporte à Khalil. |
🎯 Skill Dispatcher | Nadia | Routeur central — Route vers les 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes. Catalogue complet. |
🔬 Research Team Lead | Leila | Chef de recherche — Deep research, bioinformatique, 126 skills scientifiques, PubMed, UniProt. |
🛡️ Security Specialist | Samir | Expert sécurité — 40+ skills sécurité, pentesting, OWASP, threat modeling, compliance. |
🏗️ Fullstack Architect | Amine | Architecte fullstack — 200+ skills dev, system design, frontend/backend/infra. |
🚀 DevOps Commander | Youssef | Commandant DevOps — CI/CD, K8s, Terraform, 39 agents infra, 11 commandes de déploiement. |
📈 Marketing Strategist | Imane | Stratège marketing — SEO, growth hacking, ads, contenu, email, publication multi-plateforme. |
📊 Data Scientist | Saad | Data scientist — Analyse, visualisation, ML, ETL, dbt, Power BI, Tableau. |
💡 Product Lead | Adnane | Chef produit — PRDs, sprints, estimation, roadmap, communication stakeholders. |
Utilisation :
> ecosystem # 🎯 Ouvre le skill dispatcher (Nadia)
> ai # 🧠 Consulte le IA Master (Fayçal)
> security # 🛡️ Lance le Security Specialist (Samir)
> devops # 🚀 Active le DevOps Commander (Youssef)
> data # 📊 Parle au Data Scientist (Saad)
> marketing # 📈 Consulte la Marketing Strategist (Imane)
> product # 💡 Travaille avec le Product Lead (Adnane)
> research # 🔬 Lance la Research Team Lead (Leila)
> fullstack # 🏗️ Consulte le Fullstack Architect (Amine)Hiérarchie :
🧙 Khalil (MDAN Master) — Gère TOUT le projet
├── 🧠 Fayçal (IA Master) — Gère tout ce qui est IA/ML
├── 🎯 Nadia (Skill Dispatcher) — Route vers 2,014 composants
├── 🔬 Leila (Research) ── 🛡️ Samir (Security)
├── 🏗️ Amine (Fullstack) ── 🚀 Youssef (DevOps)
├─��� 📈 Imane (Marketing) ── 📊 Saad (Data)
└── 💡 Adnane (Product)Système de mémoire
_mdan/
├── core/config.yaml ← Configuration du projet
├── state/
│ ├── MDAN-STATE.json ← État global persistant
│ ├── context-graph.json ← DAG des artifacts et relations
│ └─�� sidecars/ ← Mémoire persistante de chaque agent
├── ecosystem/ ← Bridge vers 2,014 composants
│ ├── catalog/CATALOG.md ← Index complet de l'écosystème
│ └── agents/ ← 9 agents spécialisés
└── _config/manifest.yaml ← État de l'installation
Le contexte persiste entre :
- Les wizards (le PRD a accès au brief)
- Les sessions (reprise automatique)
- Les agents (décisions partagées + sidecars)
- Le Context Graph (traçabilité de tous les artifacts)Protocole de débat
Lorsqu'une décision critique arrive (choix de stack, pattern, priorisation), les agents débattent :
Mode Discussion (Original)
Conversation libre, 2-3 agents répondent par rotation.
Mode Débat ⚔️
3 rôles : Partisan 🟢, Opposant 🔴, Arbitre ⚖️
Round 1: Ouverture → Chaque agent présente sa position (max 150 mots)
Round 2: Réfutation → Chaque agent répond directement à l'autre
Round 3: Final → Derniers arguments avant l'arbitrage
→ Arbitrage : L'arbitre décide avec justification, score de confiance et dissidence
→ Decision Record (DR-XXX) : Enregistré automatiquement dans le Context GraphMode Consensus 🤝
3-5 agents convergent :
Phase 1: Positions → Chaque agent présente sa position
Phase 2: Cartographie → Zones d'accord ✅ et de tension ⚠️
Phase 3: Convergence → Les agents ajustent positions et concessions
Phase 4: Synthèse → Position fusionnée intégrant toutes les perspectives
→ Decision Record enregistré dans le Context GraphArchitecture (v3.1)
_mdan/ ← Modules MDAN installés
├── _config/ ← Manifests, configuration agents
├── core/ ← Moteur (wizard engine, workflow.xml)
├── mdan/ ← Module principal (workflows, teams)
├── state/ ← État runtime (graph, sidecars)
���── ecosystem/ ← Bridge vers l'écosystème (2,014 composants)
│ ├── agents/ ← 9 agents spécialisés
│ └── catalog/ ← Index complet
└── {module}/ ← Modules de domaine (fintech, devops-azure, etc.)
tools/
├���─ cli/ ← Commandes CLI (serve, impact, graph)
��� └── lib/ ← Librairies (context-graph)
└─�� mcp/ ← Serveur MCP
��── tools/ ← Enregistrement des outils MCP
│ ├── workflow-tools.js
│ ├── agent-tools.js
│ ├── graph-tools.js
│ ├── orchestration-tools.js
│ └── ecosystem-tools.js ← 7 nouveaux outils écosystème
└── resources/ ← Enregistrement des ressources MCPInstallation
Via npm (recommandé)
npx mdan-method installManuellement
git clone https://github.com/khalilbenaz/MDAN.git
cd MDAN && npm install
node tools/cli/mdan-cli.js installIDE supportés
Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, QwenCoder, Cursor, Windsurf, Cline, Codex, et bien d'autres.
⚡ Règles de communication — Tous les composants
Chaque agent, wizard et skill de MDAN applique un mode de communication ultra-concis :
Outil d'abord, parler ensuite — Agir avant d'expliquer
Résultat d'abord — Commencer par le résultat, pas le processus
S'arrêter quand c'est fait — Pas de résumé, pas de récap, pas de commentaire superflu
Pas de remplissage — Jamais de "avec plaisir", "bien sûr !", "bonne question", "je vais"
Pas de formules de politesse — Direct et franc
Minimum de mots — Si un mot suffit, ne pas en utiliser dix
Pas d'explications non sollicitées — Le diff parle de lui-même
Licence
MIT
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/khalilbenaz/MDAN'
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