Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
ram-singh1

aico

by ram-singh1
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Local

AI Coding Orchestrator (aico V2)

Производственное локальное CLI-приложение, предназначенное для оркестрации специализированных агентов кодирования:

  • Codex CLI → Ведущий архитектор ПО, основной разработчик и решатель сложных проблем.

  • Antigravity / AGY CLI → Обеспечение качества, ревьюер, тестировщик регрессий и агент для небольших исправлений.

  • Расширенные агенты → Claude, Gemini и локальные LLM (через Ollama / OpenAI-совместимые конечные точки).

aico управляет конечными автоматами, переходами рабочих процессов, изоляцией Git worktree, шаблонизацией промптов, параллельным выполнением тестов, AST-сканированием безопасности, одобрениями с участием человека (human-in-the-loop), интеграцией MCP-серверов и всесторонней отчетностью.

🏗️ Архитектура

                    ┌────────────────────────┐
                    │      USER / CLI        │
                    │         (aico)         │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                        TASK RECEIVED
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │  GIT & WORKTREE CHECK  │
                    │ Zero-Impact Isolation  │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │       CODEX CLI        │
                    │  • Architecture Design │
                    │  • Core Implementation │
                    │  • Complex Fixes       │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │        AGY CLI         │
                    │  • Review & Test Plan  │
                    │  • Parallel Validation │
                    │  • AST Security Audit  │
                    │  • Issue Classification│
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                 ┌──────────────┴──────────────┐
                 │ Issue Classification Branch │
                 └──────────────┬──────────────┘
                                │
       ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
       │                        │                        │
     PASS                   SMALL_FIX           COMPLEX / ARCH / BUG / SEC
       │                        │                        │
       ▼                        ▼                        ▼
PARALLEL VALIDATION          AGY FIX                 CODEX FIX
(Test, Lint, Type,           (Local)                 (Deep Fix)
 Build, Security)               │                        │
       │                        ▼                        ▼
       ▼                    AGY RETEST               AGY RETEST
     DONE                       │                        │
                                └─────────►◄─────────────┘

Related MCP server: MCP Server Toolkit

🚀 Возможности и улучшения V2

  1. 🌿 Изоляция Git worktree с нулевым воздействием (--worktree / -w):

    • Выполняет все действия агентов в изолированном Git worktree, не затрагивая ваши активные файлы редактора или незакоммиченные изменения.

    • Автоматически синхронизирует и объединяет изменения при успешном завершении задачи.

  2. ⚡ Параллельный движок тестирования и качества (aico test):

    • Одновременно выполняет модульные тесты, линтеры (ruff/eslint), проверки типов (mypy/tsc), сборки и аудиты безопасности в пулах рабочих потоков.

  3. 🛡️ Встроенный AST- и статический сканер безопасности (aico scan):

    • Обнаружение в реальном времени рисков SQL-инъекций, инъекций команд (shell=True), жестко закодированных JWT-секретов, слабой криптографии (MD5/SHA1) и небезопасного динамического выполнения (eval/exec).

  4. 🔶 Режим с участием человека (HITL) (--interactive / -i):

    • Интерактивные контрольные точки одобрения перед архитектурными изменениями или исправлениями безопасности с прямой инъекцией указаний в промпт ([A]pprove, [E]dit guidance, [R]eject, [Q]uit).

  5. 🎯 Детальная многоуровневая маршрутизация моделей:

    • Настройка отдельных моделей для каждого этапа (например, o3-mini / claude-3-7-sonnet для архитектуры, gemini-2.0-flash для ревью тестов, gpt-4o-mini для небольших исправлений).

  6. 🔌 Сервер Model Context Protocol (MCP) (aico mcp):

    • Запуск aico в качестве стандартного MCP-сервера для бесшовной интеграции с Cursor, Antigravity IDE, Claude Desktop и другими MCP-клиентами.

  7. 🤖 Поддержка расширенных агентов:

    • Встроенные адаптеры для Claude CLI, Gemini CLI и локальных LLM (Ollama / OpenAI-совместимые).

📦 Установка и настройка

cd /var/www/html/ai-coding-orchestrator
pip install -e .

Проверка установки:

aico doctor

💻 Справочник команд CLI

Команда

Описание

aico

Запуск интерактивной сессии с промптом

aico "task"

Выполнение прямой задачи в текущей рабочей директории

aico run "task"

Явный запуск задачи

aico run -w "task"

Запуск в изолированном Git worktree (нулевое воздействие)

aico run -i "task"

Запуск с интерактивными контрольными точками (human-in-the-loop)

aico test

Параллельный запуск тестов, линтеров, проверки типов, сборки и проверок безопасности

aico scan

Статическое AST- и regex-сканирование уязвимостей безопасности

aico mcp

Запуск сервера Model Context Protocol (MCP) JSON-RPC stdio

aico resume

Возобновление прерванной задачи из сохраненного .ai-orchestrator/state.json

aico status

Просмотр текущего состояния задачи, итераций и метрик

aico logs

Просмотр объединенных логов (--agent codex, --agent agy)

aico stop

Прерывание и отмена активной задачи

aico config show

Просмотр текущей конфигурации

aico config set <key> <val>

Обновление ключа конфигурации

aico doctor

Проверка работоспособности Codex, AGY и Git

⚙️ Конфигурация (~/.aico/config.yaml)

codex:
  command: "codex"
  timeout: 3600
  flags: ["exec", "--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox"]
  model: null
  architecture_model: null
  implementation_model: null
  fix_model: null

agy:
  command: "agy"
  timeout: 1800
  flags: ["--print", "--dangerously-skip-permissions"]
  model: null
  review_model: null
  testing_model: null
  fix_model: null

workflow:
  max_iterations: 5
  max_codex_attempts: 5
  max_agy_attempts: 5
  auto_resume: false
  stop_on_environment_issue: true
  interactive: false
  require_approval_on_architecture: false
  require_approval_on_security: false

git:
  enabled: true
  create_branch: true
  branch_prefix: "ai-orchestrator"
  auto_stash_uncommitted: false
  use_worktree: false

testing:
  run_tests: true
  run_lint: true
  run_typecheck: true
  run_build: true
  run_security_scan: true
  parallel: true
  max_workers: 4

safety:
  protect_uncommitted_changes: true
  allow_destructive_git: false

📂 Структура рабочего пространства

.ai-orchestrator/
├── state.json           # Machine-readable task state and transition history
├── task.md              # Original user task
├── architecture.md      # Architecture design from Codex
├── final-report.md      # Comprehensive post-task markdown report
│
├── codex/
│   ├── prompt.md        # Prompt sent to Codex
│   ├── result.md        # Codex execution summary
│   └── issues.md        # Issues addressed
│
├── agy/
│   ├── prompt.md        # Prompt sent to AGY
│   ├── test-plan.md     # Test plan created by AGY
│   ├── result.md        # AGY validation results
│   ├── issues.md        # Issues detected
│   └── fixes.md         # Small fixes applied
│
├── logs/
│   ├── orchestrator.log # Workflow state transitions
│   ├── codex.log        # Raw stdout/stderr of Codex
│   └── agy.log          # Raw stdout/stderr of AGY
│
├── worktrees/           # Isolated git worktrees (when enabled)
└── checkpoints/         # Git snapshots before major stages

🧪 Тестовый набор

Запустите полный набор тестов, покрывающий все возможности V1 и V2:

pytest -v

65 модульных и интеграционных тестов проходят со 100% успехом.

This server cannot be installed

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd
F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • random-agent

    randomchips
    F
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    Enables multi-worker autonomous agent orchestration: decompose complex tasks, run parallel workers, auto-review, and generate follow-up tasks via the Model Context Protocol.
    8

  • agent-mcp

    echodeveloperio
    F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables collaborative software development through a team of specialized AI agents (Architect, Developer, Reviewer, Tester) communicating via the Model Context Protocol, with tools for file management, task tracking, and code review.

  • worker-bridge

    trollbot2012
    A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Delegate coding tasks to external AI coding agents in isolated git worktrees with independent verification, enabling any MCP client to orchestrate multi-agent workflows.
    5
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • AgentDrive

    Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.

  • Hexis

    Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents

  • ateam-mcp

    Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ram-singh1/ai-coding-orchestrator'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server