repo_wayfinder
Allows interaction with public GitHub repositories, including searching public GitHub metadata, fetching source code at a specified commit, and running verifiable local tasks against public GitHub projects.
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., "@repo_wayfinderinstall the CLI from this GitHub commit, then verify the generated files"
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.
RepoWayfinder Agent
让 AI 把公开 GitHub 项目变成可验证的本地任务结果。
这是独立的 AI 工具版本。调用方理解目标、选择项目;工具获取固定源码、准备项目环境、执行并保存证据。模型可继续用宿主原生工具编写文档、处理文件和检查结果,无需把所有工作塞进专用接口。完整日志和结果留在本地,默认只返回紧凑状态与证据路径。内部不调用模型。
当前定位是 Windows 上有限时长的 CLI / 仓库运行任务,适合 Grok 等支持本地 MCP 的 Agent。外部代码以当前用户权限运行,规则检查不是操作系统沙箱。
用实测看增效
同一个课程手册任务,由模型分别使用原生工具、原生工具 + RepoWayfinder 完成;两组都独立验收通过 21/21。
模型 / 宿主 | 原生 token | 加本工具 token | 本次记录减少 |
DeepSeek Flash / DSH | 733,537 | 311,773 | 57.5% |
Grok 4.7 high | 2,857,855 | 654,870 | 77.1%* |
模型 / 宿主 | 原生用时 | 加本工具用时 | 少用时间 | 本次活跃用时减少 |
DeepSeek Flash / DSH | 161.159 秒 | 133.021 秒 | 28.138 秒 | 17.5% |
Grok 4.7 high | 898.876 秒 | 526.167 秒 | 372.709 秒(约 6 分 13 秒) | 41.5%* |
计时覆盖模型进程启动、工具执行和收尾;独立验收与开发时间另计。Grok 原生值包含两段活跃运行,未计中间 106.560 秒的恢复间隙。
这是单任务单组样本,合计包含缓存 token,不代表账单或普遍收益。*Grok 原生组曾被测试器轮数上限打断,随后在同会话续完;表中计入全部续跑消耗,因此不是完全无干扰的节省估计。当前入口默认不再设置轮数或时间上限。
可读取的实测数据 · Grok 完整口径 · DSH 完整口径
面向普通 Windows 用户的菜单、项目发现与部署入口,请看原版 RepoWayfinder。本仓库提供面向 AI Agent 的独立 MCP 接口。
Related MCP server: coder-mcp
接入 Grok
需要已有 Python 3.11+、Git 和 Grok CLI。PowerShell 中进入本目录:
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
.\.venv\Scripts\python.exe configure_grok.py
grok首次由 Grok 显示目录信任提示,确认本目录后使用。注册只写项目 .grok/config.toml 的 repo_wayfinder,不修改全局配置、不读取或保存账号凭据。同名服务拒绝覆盖,其他配置保留,修改前生成备份。移除这一段 MCP 配置即可解除接入;任务输出另行保留或清理。
在别的工作目录使用:
.\.venv\Scripts\python.exe configure_grok.py --directory D:\my-work --workspace D:\my-work\repo-jobs
grok --cwd D:\my-work配置记录工具和 Python 的绝对路径,移动后需要重新注册。Grok 工具超时设为 75 秒,单次等待最多 50 秒,耗时任务由后台作业继续。
可以直接对 Grok 说:
用 repo_wayfinder 从指定 GitHub 提交安装这个 CLI,实际生成需要的文件。提供明确计划和输出检查,用 rw_run 执行。未完成时用 rw_status 等待;失败才读必要日志。最后给文件路径和验证结果。
工具
工具 | 用途 |
| 批量提交任务文件、命令和结果检查,最多等待 50 秒,完成即返回 |
| 获取源码并准备计划,不执行目标代码 |
| 执行已准备的计划 |
| 在同一环境局部修改任务文件、换执行步骤; |
| 紧凑状态,可等待 0–50 秒,通常用 30 秒 |
| 必要时读取有限长度的日志尾部 |
| 解决阻碍后,明确重跑保存的计划 |
| 协作式取消,当前命令可能先完成 |
| 搜索公开 GitHub 元数据,不做模型推荐 |
已知任务用 rw_run(repository, commands, checks)。只准备环境时可以省略 checks;有版本要求时传 python_version="3.11"。返回的 project_path、revision 和 result.python_runtime.executable 可供原生终端继续工作。安装完成仅证明安装,最终交付仍须检查。
python_runtime.version 是实际运行的版本,base 记录创建此虚拟环境时使用的解释器路径,可能本身也是一个虚拟环境;它不是 sys.base_prefix。
需要一次完成有限任务时,可提交文件、命令与检查。不必生成 DEPLOY、步骤类型、用途和理由。这个入口不把 main.py 等名字猜成 Web 服务。需要先审阅计划或做服务器运行探测时用 prepare → execute;prepare 的缺省路线仍是继承的启发式,可能不适合目标。
每步一个命令,不支持管道或 shell 串联。python / pip 映射到项目虚拟环境。最多 20 步,每步最多 600 秒。安装依赖会运行第三方安装逻辑;账户、许可、提权和系统运行时安装交给用户处理。
Python/pip 步骤或明确指定的 python_version 会自动创建或复用作业虚拟环境,无需 Agent 再创建/激活;未选择 Python 的纯 shell 计划不会触发创建。版本选择在同一作业恢复期间保持不变;与仓库版本要求冲突时暂停,不自动换版本。服务命令使用 python/pip,显式解释器路径和 py -3.11 会提示改用 python_version,避免悄悄改写解释器。显式执行 Python 标准 venv 模块时使用对应的基础 Python,避免 Windows 上让正在运行的虚拟环境覆盖自身解释器。
脚本内再启动 Python 时使用 sys.executable,安装用 [sys.executable, '-m', 'pip', ...];其他子程序用 shutil.which 取得完整路径。服务统一传递作业 PATH、VIRTUAL_ENV 与 UTF-8 设置,但 Windows 的裸 python 查找仍可能选中基础解释器,不能声称自动隔离任意子进程。目标进程设置 PIP_REQUIRE_VIRTUALENV=1,误用系统 Python 安装会提前失败;不修改主机环境,也不把这项保护当作 OS 沙箱。此约定遵循 Python subprocess 文档。
0.3 新增 files: [{"path": "task/run.py", "content": "..."}]:获取源码后统一写入新的 UTF-8 任务文件,再执行命令。最多 32 个文件、合计 256 KiB,路径相对源码根目录,不覆盖已有文件。可一次提交配置、输入和编排脚本,连续完成生成、构建、修改、复验与打包,不必先探测源码路径再逐个写文件。原始输入和完整日志保存在作业内,结果仅回传摘要。执行前复核输入,未变化的输入不能算新产物。
Agent 的显式命令不再按旧版工具名白名单拒绝:程序统一从作业虚拟环境、PATH 或显式路径解析,Windows .cmd/.bat 复用带引号的执行入口。PowerShell cmdlet、CMD 内建命令须通过对应 Shell 显式调用;不会将不存在的程序猜成 Shell 代码。Robocopy 保留原始返回码,0–7 按其文档作为非失败结果。语法检查、已知危险操作检查、Git 外部写入限制和现有源码校验仍在;这些检查不是 OS 沙箱,也不能保证任意脚本安全。
0.2 的 MCP rw_run 改用 commands 数组;旧调用方请刷新工具定义。需要结构化计划的调用仍可使用 rw_prepare / rw_replan,JSON CLI 也继续接受旧 plan 格式。
结果与证据
默认位于 .agent-data/jobs/<job_id>/:源码、计划、job.json、worker.log、每次执行的 runs/*.json 和 deployment_result.json。退出对话后仍能凭 job_id 查询。request_id 防止同一请求重复提交;同一 ID 携带不同内容会拒绝。
task_verified:执行成功且调用方检查全部通过,只证明这些检查覆盖的结果。runtime_verified:运行探测通过,不等于业务目标完成。command_verified:命令执行成功,没有足够的结果断言。waiting_environment/blocked/failed:不能宣称成功。
支持 file_exists、file_contains、json_value 和 stdout_contains。文件检查默认要求本次执行产生结果;对于刻意保留的前阶段快照等,显式设置 freshness: "preserved",要求它在本作业此前已验证且 SHA-256 仍一致。输入变化后应重新计算的结果不能借此冒充新产物。未经验证的旧文件、预置答案不能直接通过。内容检查上限 20 MiB,路径相对任务源码目录,JSON 检查使用 JSON Pointer。
0.4 的恢复入口复用原作业与虚拟环境。例如 rw_replan(job_id, edits=[{path,old,new}], commands=[...], checks=[...], execute=true, request_id="fix-1")。只提交需要修改的文本和需要重跑的步骤;配置、文档直接用文件表达,脚本只保留必要编排。每条旧文本须唯一匹配,整批输入先校验再写入;仅支持未跟踪的任务文件,拒绝源码、运行环境目录、链接及共享文件。省略 commands/checks 时复用原值。0.4.1 增加前一阶段产物的验证记录复用,返回原验证 attempt ID;不会把它描述为本轮新生成的结果。MCP 标准输入输出固定 UTF-8,不依赖 Windows 本地代码页。
旧计划、变更前文件和独立运行结果均保留;每个结果的 evidence_path 指向不可变的单次报告。恢复 request_id 重放只查询既有操作,改参数须换 ID。自动执行从准备到运行保持活动状态;同一作业由一个执行进程负责。输入修订中断可回滚输入,命令本身不具备事务性,进程中断后仍须核对副作用再显式恢复。检查上限 128 条,包含判断文本最长 4,000 字符,这些边界同时公布于工具 schema。
执行前复核源码提交、已跟踪文件和计划输入。取消是协作式的;恢复重跑整个计划,须先核对部分完成的副作用。运行探测结束会停止测试服务器,探测 URL 不是持久服务。
JSON 入口
.\.venv\Scripts\python.exe agent.py call rw_run --file examples\gitingest.json
.\.venv\Scripts\python.exe agent.py call rw_status --json '{"job_id":"返回的ID","wait_seconds":30}'示例获取公开源码,在作业虚拟环境安装 CLI 并生成 digest.txt。需要网络;运行前请检查计划。
让 Grok 接手一个任务
将普通、非敏感任务写进 UTF-8 文本文件,说明目标、仓库和验收条件。完成 MCP 注册和目录信任后:
.\.venv\Scripts\python.exe grok_task.py --prompt-file D:\my-task.txt默认沿用 Grok 已配置的模型,也可显式传 --model。默认 --execution-mode tool-only 只允许文件读取和本服务调用;--execution-mode companion 同时开放原生终端和文件编辑,以过程级 --always-approve 运行。它使用已有 Grok 登录与额度,不创建账号或切换付费 API。原始对话留在 .agent-data/grok-runs/,终端只返回截短结论、用量和本地证据路径。
默认等待任务完成,不设置轮数或时间上限。需要明确预算时才传 --max-turns N 或 --timeout 秒数;0 表示不限制。意外中断后可在同一 --directory 用 --resume 会话ID 和新的 --output 续接,保留原产物与全部分段用量,不必重新克隆安装。会话 ID 在原 trace 的 system/init.session_id 中。
入口会附上精简调用说明,让 Grok 优先只发现当前需要的工具。每轮 token、工具参数长度和模型报告的 API 时间保存在本地 summary.json,便于定位开销;不将完整推理或日志塞回调度方上下文。
grok_finished 只表示 Grok 正常结束,不能代替目标文件检查。CLI 报告的 cost/token 不代表实际账单或剩余额度;没有用量字段时保留未知。任务文件与原始对话不要提交 Git。若手动中断或显式设置的限额触发,已经提交的后台作业仍须查询或取消。
接入 DSH
dsh_task.py 使用已有 DSH Desktop 便携包内置的官方 Harness SDK,单独启动一次任务,并通过 stdio MCP 调用本工具。需要该包自带 Node/SDK,以及启动进程中已有的 DEEPSEEK_API_KEY。它不读取或保存桌面版的密钥,也不修改原桌面会话。
默认 --tool-mode companion 同时开放 DSH 原生 PowerShell 和文件能力,使用 --permissions workspace-write。可明确指定已授权的其他权限模式;不会更改桌面全局设置。--tool-mode tool-only 保留原来的仅服务执行方式。Grok 的任务入口也可通过 --execution-mode companion 组合原生工具。
.\.venv\Scripts\python.exe dsh_task.py --bundle D:\DSH-Desktop --directory D:\my-work --prompt-file D:\my-task.txt --output D:\my-work\dsh-run任务运行配置、SDK 原始事件和紧凑用量摘要保存在输出目录。模型来源写入摘要;没有报告的用量或费用保持未知。接入方式和实际验证范围见下方记录。不要将输出目录或密钥提交 Git。
实测与开发
见 Grok、DSH、Codex 接入记录、Grok 对照记录 和 DSH 对照及完整时间线。比较完成同一目标的时间、模型报告的 token、往返次数和结果质量;成功单次运行与整个测试过程分别记录,不把 token 当作订阅额度百分比,不把一次实验外推成普遍收益。
0.5 的一次正式 DSH 对照中,两组课程手册均通过独立 21 项检查,工具组耗时 133.021 秒、原生 161.159 秒;SDK totalTokens 为 311,773 与 733,537。开发预跑耗时 194.030 秒,说明波动仍然明显;这不是稳定收益或费用比例承诺。完整试次均保留。
相同任务的 Grok 对照也最终通过 21/21:companion 为 654,870 token / 526.167 秒,原生为 2,857,855 token / 898.876 活跃秒。原生曾被测试器上限中断,随后在原会话续完;表内计入全部续跑消耗,不能当作完全无干扰的净节省估计。见 Grok 完整记录。
本分支继承公开 RepoWayfinder 执行核心(基线 be3e5a060b178d42178681b854282de5e46b2d87),AI 入口为 agent.py。旧菜单、API 配置、浏览器弹窗和自动安装流程不属于该入口。根目录遗留脚本暂留作核心迁移参考;原小白版本独立保留。
受影响的 Agent 检查:
.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s tests -p 'test_agent_*.py'This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Durable background job execution, async task scheduling, and state persistence for AI agents.
Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents
- openhelmOAuthai.openhelm
Autonomous cloud agent tasks: real browser + your tools, structured evidence-backed results.
- HydrantOAuthdev.hydrant
Track issues, projects and dependencies with your agent in a workspace you control.
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Related MCP Servers
- -licenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceEnables AI assistants to automatically analyze GitHub repositories and set up development environments by detecting tech stacks, installing dependencies, and verifying project builds. Provides safe tools for repository cloning, file system operations, package installation, and build verification through an allowlisted command system.-
- -licenseNot gradedqualityBmaintenanceRuns local coding CLIs (Claude Code / OpenAI Codex) asynchronously on Windows, enabling agents to spawn tasks, poll status, and retrieve results including git diffs, while preventing commits and pushes.-
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents to execute local commands and multi-step workflows with durable checkpoints, operator controls, and safe resume/revise capabilities. It also provides local web and YouTube research tools, with optional Windows UI automation.13 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables autonomous software-engineering tasks in a repository by coordinating filesystem, GitHub, database, and CI/CD tools through MCP, with a deterministic safety boundary for permissions, validation, timeouts, duplicate protection, and test verification.MIT