WorkerLane MCP Server
WorkerLane
Не зависящий от харнесса агент-коллега для любого агентного рантайма. Один пакет, который связывает командных агентов, одобрения, память, трейсы и контракты передачи в любой харнесс, который вы уже используете.
Часть Talocode — открытые инструменты, которым доверяют люди, и облачная мощь за ними.
Что это такое
ИИ-агенты отлично справляются с выполнением задач. Сложность — во всём, что их окружает: кто что может запускать, что получает одобрение, что произошло в прошлой сессии и как доказать это задним числом. WorkerLane объединяет эти компоненты в один пакет, который работает с любым агентным харнессом — без лояльности к бренду рантайма и без необходимости выбирать сторону.
ИИ-коллеги — создавайте агентов с именем и ролью, ставьте задачи в очередь, ограничивайте деструктивную работу процедурой одобрения
Передачи между агентом и человеком — проверяйте и исправляйте полезные нагрузки между шагами на соответствие контрактам схем, чтобы прогоны никогда незаметно не отклонялись
Полная запись данных, принадлежащая вам — трейс-спаны со стоимостью и статусом плюс долговременная память, сохраняющаяся между сессиями. Всё хранится локально в
~/.workerlane, если вы не выберете облачный вариантРабота с компьютером — запускайте
screenlane mcp(@talocode/screenlane) вместе сworkerlane mcp, чтобы добавить инструменты захвата экрана, диктовки и команд в тот же харнессРаботает с любым харнессом — предоставьте весь набор как MCP-инструменты и подключите любого MCP-совместимого агента
Related MCP server: bot-relay-mcp
Зачем это нужно
Каталог силён, но фрагментирован: агенты, трейсы, память и передачи поставляются по отдельности. WorkerLane устраняет необходимость сборки. Одна установка, одна поверхность, все компоненты связаны между собой. Он позиционируется как слой возможностей над харнессом — именно там, где накапливается ценность.
Установка
npm install -g @talocode/workerlaneили
pip install talocode-workerlaneНе требуется Office, рантайм или облако. Локальный движок полностью работает на вашей машине.
Быстрый старт (CLI)
# start the MCP server — connect any harness to it
workerlane mcp
# create a coworker
workerlane agent create --name "qa-bot" --role "reviews every PR before merge"
# queue a task, gated behind an approval
workerlane agent run --agent <ID> --task "audit the auth flow" --approve
# save and recall memory across sessions
workerlane memory remember --text "deploy is Fridays, freeze after 4pm" --tags ops,deploy
workerlane memory recall --query "deploy"
# start a trace run
workerlane trace start --name "release-check"Быстрый старт (MCP — любой харнесс)
{
"mcp": {
"workerlane": {
"type": "local",
"command": ["workerlane", "mcp"]
}
}
}После подключения эти инструменты доступны любому MCP-совместимому агенту:
Инструмент | Что делает |
| Создать агента-коллегу с именем и ролью |
| Список агентов-коллег |
| Поставить задачу в очередь; при |
| Одобрить или отклонить ожидающий запуск (записывается) |
| Отметить запуск завершённым с его результатом |
| Список запусков, фильтрация по статусу |
| Проверить вывод шага на соответствие контракту схемы |
| Проверить и слегка исправить (удалить лишнее, привести типы) |
| Начать трейс-запуск |
| Записать спан (llm/инструмент/поиск/передача) со статусом и стоимостью |
| Завершить запуск → цепочка квитанций |
| Список трейс-запусков |
| Сохранить воспоминание |
| Извлечь релевантные воспоминания |
| Список сохранённых воспоминаний |
Работа с компьютером (соседний сервер): установите @talocode/screenlane, затем добавьте вторую запись MCP:
{
"mcp": {
"screenlane": {
"type": "local",
"command": ["screenlane", "mcp"]
}
}
}Предоставляет screenlane_capture, screenlane_dictate, screenlane_command, screenlane_send, screenlane_doctor тому же харнессу. Облачная автоматизация браузера доступна через Agent Browser в Talocode Cloud (/v1/agent-browser/*).
SDK
import { createAgent, createAgentRun, approveAgentRun, validateHandoff, remember, recall, createTraceRun, startTraceSpan } from '@talocode/workerlane'
const bot = createAgent({ name: 'qa-bot', role: 'reviews every PR before merge' })
const run = createAgentRun({ agentId: bot.id, task: 'audit the auth flow', requireApproval: true })
// → a human approves it before it runs
approveAgentRun(run.id, true)
const r = validateHandoff({
value: { intent: 'ship', confidence: 0.9 },
schema: { type: 'object', required: ['intent', 'confidence'], properties: { intent: { type: 'string' }, confidence: { type: 'number' } } },
})
remember('deploy is Fridays, freeze after 4pm', ['ops', 'deploy'])
const facts = recall('deploy')
const trace = createTraceRun('release-check')
const span = startTraceSpan(trace.id, 'verify', 'tool')Данные и владение
Всё по умолчанию хранится локально. Состояние находится в
~/.workerlane/(переопределяется черезWORKERLANE_DIR).agents.json— реестр агентов + журнал аудита запусков с решениями об одобренииmemory.json— долговременная памятьtraces.json— квитанции спанов со стоимостью и статусомЭкспортируйте или удаляйте эти файлы в любой момент — данные принадлежат вам.
Облачный вариант
Для команд, которым нужна управляемая мощность, WorkerLane доступен в Talocode Cloud по пути /v1/workerlane/* с биллингом Stacklane. Локальный движок всегда бесплатен.
Действие | Кредиты (облачный вариант) |
| 3 |
| 1 |
| 2 / 4 |
| 1 / 1 / 2 |
| 4 / 2 |
Связанные пакеты
@talocode/worklane·pip install talocode-worklane@talocode/memorylane·pip install talocode-memorylane@talocode/handofflane@talocode/tracelane@talocode/agent-browser(облачная работа с компьютером)
Экосистема Talocode
Продукт | Репозиторий |
WorkerLane (этот пакет) | |
Рассуждения, письмо, код | |
Автоматизация работы | |
Долговременная память агента | |
Межшаговые контракты схем | |
Трассировка запусков + квитанции | |
Шлюзы политик | |
Контроль соблюдения шлюзов | |
Автоматизация браузера для агентов | |
Автоматизация экрана | |
Возможность поиска | |
Поиск по X | |
Офисные документы для агентов | |
Анализ данных | |
Создание видео | |
Трейдинг | |
Агент для программирования | |
Облачная плоскость управления |
Ещё: github.com/talocode · talocode.site · docs.talocode.site
Лицензия
MIT © Talocode
This server cannot be installed
Maintenance
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
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceServer-enforced workflow discipline for AI agents. An MCP server providing persistent work items, dependency graphs, quality gates, and actor attribution. Schemas define what agents must produce — the server blocks the call if they don't. Works with any MCP-compatible client.199MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceMCP coordination primitive for multi-agent workflows. Lets multiple AI coding agents (Claude Code, Cursor, n8n, custom clients) discover each other and exchange messages and tasks via a shared SQLite-backed message bus.375064MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA local-first mission control for AI agent harnesses, providing a unified MCP gateway for shared memory, task queue, and encrypted secrets across multiple agents.11MIT

ellmos-homebase-mcpofficial
AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables local-first LLM orchestration with persistent memory, knowledge management, routing, swarm patterns, API probing, tests, automation planning, and plugin discovery via a stdio MCP server, using SQLite for offline storage.4001MIT
Related MCP Connectors
Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.
Agent-native collaboration network: orchestrate a team of long-running agents from any MCP client.
Durable agent-to-agent handoffs and shared scratchpad for multi-agent workflows.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/talocode/workerlane'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server