Claude-Code MCP Runner
Click on "Deploy 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., "@Claude-Code MCP Runner Run the SEO audit agent on example.com"
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.
🤖 Claude-Code MCP Runner (Package Edition)
Le Pilote Automatique pour vos Agents IA, désormais modulaire et réutilisable.

👋 C'est quoi ?
Il s'agit d'une véritable télécommande universelle pour Claude-Code et d'autres outils CLI similaires. Ce projet est désormais structuré comme une bibliothèque (package) moderne, permettant non seulement de lancer un serveur MCP autonome, mais aussi d'intégrer les capacités de pilotage d'agents directement dans vos propres applications Node.js.
C'est la passerelle ultime pour transformer Claude Code en une flotte d'agents spécialisés, pilotables par API ou par MCP.
Related MCP server: cc-agent
✨ Ce que ça fait
🔌 Contrôle Total : Lancez des missions complexes via MCP ou directement via le code.
🏗️ Architecture Pro : Basé sur des services (
AgentManager,ClaudeRunner,PromptManager) pour une stabilité maximale.🛠️ Capacités Étendues : L'agent piloté peut utiliser VOS outils (Base de données, Scrapers, etc.).
🤖 Multi-Agents : Créez, configurez et gérez des personnalités d'agents isolées (Prompts & Settings dédiés).
📦 Prêt pour l'Intégration : Importable comme un module NPM dans vos autres projets.
🚀 Commencer (Guide Facile)
1. Installation
# Installe les dépendances
pnpm install
# Build le projet (Génère les types TS et le code JS)
pnpm run build2. Configuration MCP
Pour que l'agent puisse voir vos autres serveurs MCP, copiez le fichier d'exemple :
cp .mcp.json.example .mcp.json3. Lancer le Serveur Standalone
Le serveur peut être lancé via le CLI dédié :
# Lancement standard
pnpm start
# Ou via le binaire directement
node dist/bin/cli.js📦 Utilisation comme Bibliothèque
Vous pouvez désormais importer le moteur du runner dans vos propres scripts :
import { createServer, AgentManager, ClaudeRunner } from 'claude-code-runner';
// 1. Gérer les agents programmatiquement
const manager = new AgentManager();
await manager.createAgent('expert-seo', 'Tu es un expert SEO...', 'claude-3-5-sonnet');
// 2. Lancer une exécution sans passer par MCP
const runner = new ClaudeRunner();
const result = await runner.runAgent({
agentName: 'expert-seo',
prompt: 'Analyse le site example.com',
autoResume: true,
});
console.log(result.result);🛠️ Configuration MCP (Client)
Pour connecter ce runner à un client (Cursor, Claude Desktop, etc.), pointez vers le nouvel entrypoint CLI :
{
"mcpServers": {
"claude-runner": {
"command": "node",
"args": ["/CHEMIN_VERS_PROJET/dist/bin/cli.js"]
}
}
}📂 Structure du Projet
src/services/: Le cœur du système (Logique métier isolée en services).src/tools/: Les outils MCP qui appellent les services.src/bin/cli.ts: Le point d'entrée exécutable pour le terminal.src/server.ts: La définition du serveur FastMCP.src/index.ts: Les exports publics (API de la bibliothèque)..claude/: Stockage des agents (Prompts.mdet Settings.json).

Projet propulsé par DeaMoN888 - 2026
Available Tools
7 toolscreate_agentB
Crée un nouvel agent (Prompt + Config) compatible avec ce runner
Inputs: name (required), prompt (required), model, copyEnvFrom.
create_promptA
Crée ou écrase un fichier prompt Markdown (Persona)
Inputs: name (required), content (required).
delete_agentA
Supprime définitivement un agent (Prompt et Config)
Inputs: name (required).
edit_promptC
Modifie un prompt existant en remplaçant un bloc de texte spécifique
Inputs: name (required), search (required), replace (required).
list_agentsA
Liste tous les agents disponibles. Option 'details=true' pour voir la config complète.
Inputs: details.
run_agentB
Exécute une commande sur l'agent Claude configuré via CLI
Inputs: prompt (required), agentName, sessionId, autoResume.
update_agent_configB
Modifie la configuration technique d'un agent (Modèle, Serveurs MCP, Variables d'environnement)
Inputs: name (required), env, model, mcpServers.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 7 tools
Each tool targets a distinct operation: agent creation vs prompt creation, agent deletion, prompt editing, listing agents, running agents, and config updating. The descriptions clearly differentiate them, so no ambiguity.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern in snake_case (e.g., create_agent, edit_prompt, run_agent), making them predictable and easy to understand.
With 7 tools, the server covers the essential operations for managing and running agents without being overly narrow or bloated. The number fits the scope well.
The tool set covers create, read, update, delete for agents and prompts, plus execution. A minor gap is the lack of a dedicated get_agent tool (though list_agents with details=true partly covers it), but overall the surface is solid.
Related MCP Connectors
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
Remote MCP server to run your Atako AI agents: chat, projects, files, integrations and channels.
Shared memory MCP server for Claude Code, Codex, Gemini CLI and Cursor. Cited, editable.
Remote MCP server exposing your Node Command fleet (files, shell, processes, browser) to AI hosts.
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