agy-mcp
Provides tools for interacting with Google's Antigravity CLI, enabling AI agents to execute prompts, run sandbox sessions, manage long-running jobs, and inspect environment capabilities.
Click on "Install 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., "@agy-mcpreview this pull request diff for security issues"
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.
agy-mcp
把 Google Antigravity CLI(
agy)包装成 11 个 typed MCP 工具, 任何 MCP 客户端(Claude Code / OpenAI Codex / Cursor / Cline / Continue …)都能直接调用。配套可选 Skill bundle,让支持 skill 的 平台学会何时调、用哪个 mode。
快速开始
# 1. 装 uv(已有可跳过)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 装 agy-mcp(从 PyPI)
uv tool install agy-mcp
# 3. 注册 MCP server(以 Claude Code 为例;其它客户端见折叠区)
claude mcp add agy -s user --transport stdio -- agymcp
# 4. (可选)装 SKILL,让 Claude / Codex / Antigravity 学会何时调
agy-install-skill --target all
# 5. 验证(不调真实 agy API)
agy-doctor请帮我把 agy-mcp 这个开源 MCP 安装好。具体目标:
1. 用 uv tool 装本仓库的 console scripts(agymcp / agy-bridge /
agy-doctor / agy-install-skill)。如果本机没有 uv,先用
`curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh` 装好。
2. 把 agy MCP server 注册到我当前正在使用的 agent 平台:
- 如果你是 Claude Code,执行:
`claude mcp add agy -s user --transport stdio -- agymcp`
并用 `claude mcp list` 确认 `agy: ✓ Connected`。
- 如果你是 OpenAI Codex CLI,向 `~/.codex/config.toml` 追加:
```toml
[mcp_servers.agy]
command = "agymcp"
args = []
```
并重启 Codex 会话让其生效。
3. 装协作 SKILL(让本平台知道何时调用 agy):直接调用刚才暴露的
`agy_install_skill` MCP 工具,参数 `targets=["all"], scope="user"`。
它会写到 `~/.claude/skills/`、`~/.agents/skills/`、`~/.agy/skills/`
三处。装完后告诉我重启窗口让 SKILL 生效。
4. 验证:调用 `agy_doctor` MCP 工具,把返回的 JSON 完整贴给我看;
预期 `healthy=true`,主要 check 全部 `ok=true`。如果 `auth` 这项
显示未登录,告诉我手动跑一次 `agy --version` 触发 OAuth 流程,
然后再调一次 `agy_doctor`。
5. 安装来源默认走 PyPI:`uv tool install agy-mcp`。如果我让你装某个
未发布分支或本地 clone,再切到 `git+https://github.com/Boulea7/agy-mcp.git`
或本地 `--from <项目本地绝对路径>`。
约束:
- 不要 push 任何东西、不要改我的 .gitconfig。
- 在没有我确认前不要调真实的 `agy` 模型(只能跑 doctor / dry-run)。
- 任何写入操作(包括上面这些)做之前先简短说一下要做什么,等我点头
再执行;如果你的当前权限模式允许 acceptEdits,就直接执行。
每完成一步给我一行汇报,全部完成后给出一份 4 行总结:装在哪、11 个
MCP 工具是否齐、SKILL 落地路径、剩余可选项。OpenAI Codex CLI:向
~/.codex/config.toml追加:[mcp_servers.agy] command = "agymcp" args = []重启 Codex 会话生效。
Cursor / Cline / Continue / 其它 MCP 客户端:在客户端的 MCP server 配置里加一条 name=
agy、command=agymcp、transport=stdio 即可。具体语法各家不同,参考各自文档。
完整安装与故障排查 → docs/installation.md。
Related MCP server: codex-agy-bridge
它是什么
把 Google 新发布的 Antigravity CLI(agy)包装成可被任意 MCP 客户端
调用的协作 agent backend。两条等价路径:
MCP server:
agymcp经 FastMCP stdio 暴露 11 个 typed JSON 工具, pydantic envelope 稳定可解析。任何 MCP 客户端皆可。Skill bundles:装到
~/.claude/skills/、~/.agents/skills/、~/.agy/skills/,教 agent 何时调 agy、用哪个 mode、注意哪些安全 规则。仅对 Claude Code / OpenAI Codex / Antigravity 三家有效。共享 backend:两条路径都走同一
bridge.py→ adapter → safety policy → worktree,行为一致。
除
agy_doctor与--dry-run外,agy/agy_start会启动真实agy --print,可能消耗 Antigravity 请求额度。本项目只包装、路由、 隔离、审计,不重新实现agyAPI。
11 个 MCP 工具
工具 | 用途 |
| 同步一次性调用(PROMPT / cd / sandbox / SESSION_ID + |
| 续 |
| 后台启动长任务,立即返回 |
| 查 job 状态:running / completed / failed / cancelled / upstream_error |
| 读 job 事件流(raw / claude / codex 三协议) |
| 取已完成 job 的结果;不传 |
| 跨平台 process group 终止 |
| 列最近 session |
| 环境 + 鉴权 + capability 探测(不泄漏 secrets) |
| 把 SKILL bundle 装到 Claude / Codex / Antigravity 目录 |
| 清理本机 session-store 目录(refuse |
何时调用 / 何时不调用
情景 | 建议路径 |
上下文里能直接答的 Q&A | 不调,自己答 |
Bug 假设的第二意见 |
|
给 review 用的 diff |
|
应用 reviewed diff |
|
数小时大重构 |
|
需要 Anthropic / OpenAI 对话状态 | 不调 —— |
安全底线
所有错误 / 日志 / 响应字段先过
SafetyPolicy.redact:/Users/<u>/→~/,PEM / JWT / AKID / Bearer 全脱敏;mode=execute写入必须显式allow_write=True;destructive prompt 即使置位仍拒;execute模式下读 / 提及~/.ssh、~/.aws/credentials、浏览器 cookie、OS keychain 都拒;mode=execute + allow_write默认worktree=True(可经~/.config/agy-mcp/config.toml或AGY_MCP_WORKTREE_DEFAULT=0关闭);不写任何文件到
~/.gemini/(Antigravity CLI 自有状态目录);user-scope antigravity skill 落在~/.agy/skills/。
完整威胁模型与「不防御」清单 → docs/security.md。
项目协议片段
直接复制到项目根的 CLAUDE.md / AGENTS.md:
prompts/CLAUDE.md— Claude Code 协作协议prompts/AGENTS.md— OpenAI Codex 协作协议prompts/antigravity-system.md—agy端 system prompt 建议
文档目录
文件 | 内容 |
安装 + Claude Code / Codex 注册 + SKILL + 验证 | |
模块图(caller / MCP server / bridge / supervisor / adapter / safety) | |
Hybrid backend:stdout + klog + transcript.jsonl + 协议翻译器 | |
English README | |
繁體中文 README | |
日本語 README | |
威胁模型、防护清单、明确不防御项 | |
| |
7 个典型场景 | |
Stream-json passthrough vs Hybrid backend 两种 wrapper 模式对比 | |
PyPI trusted publishing + GitHub Release 发布手册(一次性设置 + 常规流程) | |
版本变更记录(Keep a Changelog) |
开发
uv sync
uv run pytest # 全量测试
uv run agymcp # 启动 MCP stdio server(人工测试用)
uv run agy-bridge --cd . --PROMPT "Hello" --mode ask --dry-run --debug
uv run agy-doctor # 环境与鉴权探测License
MIT.
Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Remote MCP for Gemini upgrade evals, prompt regressions, output diffs, and eval receipts.
Package intelligence MCP for AI agents — 22 tools, 19 ecosystems, AGPL SDK, free.
Turn a GitHub repo or docs site into agent-ready context: pack it or search it, over MCP.
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Boulea7/agy-mcp'
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