projectflow-dag-mcp
by wjmiracle
README.md
# ProjectFlow DAG MCP 2.2.1
[](https://github.com/wjmiracle/projectflow-dag-mcp/actions/workflows/ci.yml)
[](LICENSE)
[](https://nodejs.org/)
> A local, model-independent DAG task coordinator for AI coding agents, with a static visual UI, validated state machine, resumable JSON progress, and MCP tools.
ProjectFlow 是一个面向 AI Agent 的本地 DAG 任务编排器。它把任务依赖、执行状态、验证证据和恢复操作保存在工程图 JSON 中,由 MCP Server 统一控制状态转换;网页 UI 负责查看和手工维护工程图。
它不替 Agent 写代码,也不绑定某个模型。任何支持 MCP tools 的 Agent 都可以使用同一套执行协议。

本项目不是 Google、Anthropic、OpenAI、GitHub 或其他 Agent 平台的官方产品,也与已有的同名 ProjectFlow 项目无隶属关系。
## 组成
- `projectflow-mcp/`:状态机、并发锁、工程图校验和 Agent 执行协议。
- `dist/projectflow-mcp.cjs`:无需安装 npm 依赖的可分发 MCP bundle。
- `index.html`、`app.js`、`index.css`:工程图可视化界面。
- `plugin.json`、`mcp_config.json`、`skills/`:Antigravity 插件。
- `gemini-extension.json`、`GEMINI.md`、`commands/`:Gemini CLI Extension。
- `adapters/`:Codex、Claude、Copilot 和通用 Agent 的薄适配器。
- `examples/todo-tutorial.projectflow.json`:可直接跟随使用手册运行的完整教程图纸。
执行规则的唯一权威来源是 MCP tool `get_execution_protocol`。各平台 Skill/指令文件只负责触发它,避免多份流程逐渐不一致。
## 构建与检查
需要 Node.js 20 或更高版本。
```powershell
git clone https://github.com/wjmiracle/projectflow-dag-mcp.git
cd projectflow-dag-mcp
npm --prefix projectflow-mcp ci
npm run build
npm test
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1 -Action Validate
```
## 安装
Antigravity CLI:
```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1 -Client Antigravity -Action Install
```
Gemini CLI:
```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1 -Client Gemini -Action Install
```
只更新独立 Skill,不安装完整插件:
```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1 -Action Validate -InstallAntigravitySkill
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1 -Action Validate -InstallCodexSkill
```
Claude、Copilot 和其他 MCP 客户端的配置样例见 `adapters/README.md`。
生成可上传到 GitHub Release、网盘或网站的精简发行包:
```powershell
npm run pack
```
输出位于 `release/projectflow-dag-mcp-2.2.1.zip`,同时生成 SHA-256 校验文件。用户解压后即可安装;发行包不包含 `node_modules` 和开发源码。
## 使用
1. 在网页点击“生成步骤 JSON”,填写项目名称、产出目录和需求。
2. 复制完整提示词并发送给任意 AI,把它返回的 JSON 保存到本地。
3. 将 JSON 导入网页,并向执行 Agent 提供该文件的绝对路径。
4. Agent 加载服务器协议,原子领取任务,真实执行并验证,然后写回结果和证据。
5. UI 重新读取 JSON 后显示实时进度。
推荐通过本地 HTTP 打开 UI:
```powershell
python -m http.server 8080
```
然后访问 `http://localhost:8080`。
## 发布边界
只把静态网页放到公网,并不会让访问者自动获得 MCP 能力。完整发布应同时提供:
- 在线 UI,或可下载的静态 UI;
- Antigravity/Gemini 插件包,或其他客户端的 MCP 配置;
- bundle 后的 `dist/projectflow-mcp.cjs`;
- 对应平台的薄 Skill/Agent 指令。
目前 MCP bundle 是本地 `stdio` 服务。若希望用户打开网页后无需本地安装,就还需要增加带认证和权限隔离的远程 HTTP MCP 服务。
详细格式、工具和排障说明见 `使用手册.md`。
## 文档与贡献
- [保姆级使用手册](使用手册.md)
- [教程工程图](examples/todo-tutorial.projectflow.json)
- [MCP Server 说明](projectflow-mcp/README.md)
- [贡献指南](CONTRIBUTING.md)
- [安全策略](SECURITY.md)
- [版本记录](CHANGELOG.md)
## License
MIT © 2026 [wjmiracle](https://github.com/wjmiracle)
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Maintenance
ActivityStale
ResponsivenessNo issues