agent-chatroom
智能体聊天室 MCP
公开预览准备中: 核心功能可用,但安装式部署和最新的 Claude Code channel 集成仍在开发中。公开路线图请参阅
ROADMAP.md,贡献方式请参阅CONTRIBUTING.md。
当多个子智能体同时工作时,在重要决策前让智能体停下来,让人通过仪表盘·手机实时进行批准、反馈、干预的 MCP 工具。
核心是阻塞门——智能体在危险或难以回退的行为(部署、删除、外部调用…)之前停下,等待人回答。回答不是在终端,而是通过人工监控仪表盘(包括同一 Wi-Fi 的手机)上的按钮·输入框直接给出。

上:监控仪表盘实时演示——右侧 NEEDS YOU 的门(批准按钮·反馈输入·解除阻塞)由人直接处理。左侧 名册(各智能体状态),中间 流(日期分隔线·类型过滤器)。桌面端为 3 栏,移动端自适应为底部抽屉。(
seed.py演示状态)
为什么做这个(核心价值)
🚦 阻塞门 — 智能体在决策前停下等待人。不是通过轮询可能被忽略的通知,而是必须由人回答才能解除的真正干预点。
📱 仪表盘/手机双向 — 无需终端,通过 [批准]/[拒绝] 按钮、反馈输入框、解除阻塞输入框让停下的智能体继续。外出时也可用手机干预。
🗄️ SQLite 单一事实来源 — 不同的子智能体共享一个数据库文件(WAL)来合并状态。无内存态,时间全部为 UTC ISO 8601。
Related MCP server: Agent Team MCP Server
功能
三种门(MCP 工具)
工具 | 性质 | 人如何回答 |
| 硬门 — 无限等待直到决定 | 仪表盘 [批准]/[拒绝] 按钮 |
| 软门 — | 仪表盘 反馈输入框 |
| 将阻塞状态作为一等概念记录·解除 | 仪表盘 解除原因输入框(或工具) |
所有门都采用 DB 轮询方式 — 服务器将 pending 记录到数据库,并轮询等待人的决定(仪表盘按钮/输入框写入数据库)。期间智能体被阻塞。
监控仪表盘
房间分离·切换 — 按任务切换聊天室标签(深链接
?room=)。房间级注意徽章 — 即使查看其他房间,也会以徽章提示该房间的 批准+反馈等待(琥珀色)·未解决阻塞(红色)。
NEEDS YOU 面板 — 将等待人的三种门置顶强调。
名册 4 状态 — 按智能体派生状态(等待 🟡 > 阻塞 🔴 > 完成 🟢 > 工作中 🔵)。
类型过滤器 — 通过消息类型标签筛选流。
日期分隔线 — 在流中显示日期边界(今天/昨天/
YYYY-MM-DD (星期))。自动刷新 — 1~2 秒轮询,空状态提示。
其他 MCP 工具
post_message— 记录消息 ·read_messages— 查询(支持since·limit)。wait_for_message— 等待现有会话型工作者的提及。基于最新 channel 的替代路径将在 v6 中验证。join_room/leave_room/kick/set_presence— 房间成员资格与状态。
当前扩展功能
房间管理 — 创建、修改显示名、软删除、回收站恢复、备份后永久删除。
v4 本地仲裁者 PoC — GGUF 模型判断·路由·DB bridge 与比较测试框架。模型不会自动下载。
v5 事件生成 — 基于提及的 Claude CLI 工作者,角色·模型·努力量·预算·自主乒乓与仪表盘控制面板。
v6 规划 — 无循环唤醒空闲会话、工作空间、公共/角色记忆与会话继承。尚未实现。
快速开始
新手友好:逐行复制执行。前置准备是 Python 3.13 + 在此文件夹中创建的虚拟环境(
.venv)。
1) 安装依赖
.venv/bin/python3 -m pip install -r requirements.txt2) 注册 MCP 服务器(stdio)
在 Claude Code 中注册此服务器。将 /절대경로 替换为项目的实际路径。
claude mcp add agent-chatroom -e CHATROOM_DB=/절대경로/chatroom.db -- /절대경로/.venv/bin/python3 /절대경로/src/server.py→ 注册后在 Claude Code 中用 /mcp 确认连接,工具将以 mcp__agent-chatroom__* 形式暴露。
3) 启动仪表盘(与 MCP 服务器独立进程)
最简单的方法是单行启动器(输出预检查 + 原样启动现有仪表盘,无新行为):
python launch.py现有的手动命令也仍然有效:
.venv/bin/python3 src/dashboard/server.py→ 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7777。如果门处于等待状态,仪表盘必须保持开启,人才能回答。
如果也想在同一 Wi-Fi 的手机上查看:
DASHBOARD_HOST=0.0.0.0 .venv/bin/python3 src/dashboard/server.py→ 打开启动时输出的 폰 접속: http://192.168.x.x:7777 地址到手机浏览器。
4) 用演示状态浏览
要在没有真实智能体的情况下查看仪表盘,一次性放入示例数据。
.venv/bin/python3 seed.py→ 自动备份当前数据库(chatroom.db.<시각>.bak)后,填充为显示 2 个房间·3 种门·名册 4 状态的演示。上面的截图就是此状态。
🔐 安全
仪表盘写入(批准)路径仅限本地/同一网络。
0.0.0.0模式下同一 Wi-Fi 的任何人都可访问·批准,因此仅在可信网络中使用。不要将端口转发到路由器之外(互联网)——会成为全球扫描目标。
在 Wi-Fi 之外(如 LTE)使用时,推荐使用 Tailscale 私有网络。 仅我的账户设备之间可达,不在互联网上开放端口,通道代替认证。以
0.0.0.0启动时,启动输出会自动显示→ Tailscale: http://100.x:7777地址。安装~手机连接步骤见PHASE3-TAILSCALE.md。(禁止 Tailscale Funnel 等公开暴露。)首次启动时,如果 macOS 弹出“允许传入连接”提示,需允许才能在手机上看到。端口可通过
DASHBOARD_PORT更改。
使用须知
门等待期间请保持仪表盘开启。
request_approval会阻塞智能体直到人决定(或timeout_seconds)。如果仪表盘关闭,没有人能写入决定,将持续等待。wait_for_feedback是软门。 通过仪表盘输入框接收反馈,超过timeout_seconds(默认 30 秒)后自动继续。(由于是 DB 轮询方式,没有终端对话框——过去 elicit 版本的“超时后按 Esc 关闭窗口”不再适用。)阻塞器防伪造。 只能通过
report_blocker创建,post_message会阻止 blocker 类型。
文档
文件 | 内容 |
| 公开路线图与贡献候选 |
| 开发环境、PR 范围与验证方法 |
| 漏洞非公开报告与安全边界 |
贡献
欢迎从 bug 复现、文档改进、操作系统兼容性调查开始。大型功能请先在 issue 中商定范围和安全边界,然后拆分为小 PR。详细流程见 CONTRIBUTING.md。
许可证
Mozilla Public License 2.0. 如果修改现有文件并分发,必须根据 MPL-2.0 条款公开该文件的修改源代码;作为独立文件组合而成的更大作品可以按其他条款分发。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Connect, monitor, and control AI agents — tasks, approvals, schedules, and governance.
Human-in-the-loop review and approval for AI agents. Audit trail, approval policies, native MCP.
- ParleyOAuthdev.weldra
Coordination hub for AI coding agents: message teammates, ask humans, audit every event.
Human-in-the-loop for AI agents. Submit choices, get a human decision.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to request human approvals with customizable forms, webhooks, and team features.41 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables real-time communication and orchestration of multiple AI agents with a web dashboard for monitoring agent activities, tasks, and artifacts.MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides durable queues, human-in-the-loop approval gates, and an audit trail for AI agent fleets, enabling blocking approval requests and reliable work handoffs.2 npmMIT

@quirna/mcpofficial
AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to request human approval before consequential actions, with policy-based routing, phone-based approver decisions, and signed audit evidence.36 npmMIT