workflow-mcp
workflow-mcp
Verwandle die KI-Workflow-Vorlagen aus dem workflow-templates-Repository in MCP-aufrufbare Werkzeuge – jeder MCP-Client (WorkBuddy, Claude Desktop, Cursor usw.) kann Vorlagen direkt auflisten, Verträge einsehen, Vorlagen ausführen und strukturierte Ergebnisse erhalten.
Architekt digitaler Pipelines · Vierter Baustein: Alle Pipelines „Plug-and-Play" machen
Was es kann
Werkzeug | Beschreibung |
| Listet alle verfügbaren Vorlagen im Repository auf (Version / Beschreibung / ausführbar) |
| Zeigt die Eingabe-/Ausgabe-JSON-Schemas und die Verarbeitungspipeline (DAG) einer Vorlage an |
| Führt die Vorlage synchron aus: JSON rein, strukturierte Daten + Bericht raus |
| Asynchrone Ausführung (empfohlen): gibt sofort task_id zurück, Ausführung im Hintergrund |
| Fragt den Status asynchroner Aufgaben ab (running / done / error) |
Beispielsitzung:
1. list_templates → 发现 financial-report-analysis
2. get_template_info(模板id) → 拿到输入契约(需要 company_name / report_path / report_type)
3. run_template_async(模板id, json) → {task_id, status: running}
4. get_task_status(task_id) → 轮询至 done,返回指标 + 风险信号 + 报告Warum die asynchrone Version: Clients wie WorkBuddy / Claude Desktop haben Zeitüberschreitungslimits für einzelne Tool-Aufrufe, während die tatsächliche Ausführung einer Vorlage (mehrere LLM-Aufrufe) normalerweise 1–2 Minuten dauert – ein synchroner Aufruf würde das Limit überschreiten. Die asynchrone Version umgeht dieses Limit.
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Architektur
MCP 客户端(WorkBuddy / Claude Desktop / ...)
│ stdio / streamable-http
┌───────▼───────────────┐
│ server.py (FastMCP) │ list / get / run 三个工具
└───────┬───────────────┘
┌───────▼───────────────┐
│ templates_registry.py │ 扫描 workflow-templates,读取契约元数据
│ runner.py │ 子进程执行模板 run.py(--auto-review 自动化复核)
└───────┬───────────────┘
│
┌───────▼───────────────┐
│ workflow-templates │ 模板仓库:契约 + 提示词 + 脚本(数据权威)
└───────────────────────┘Wichtige Designentscheidungen:
Vorlagen-Repository bleibt die einzige Quelle der Wahrheit: Neue/geänderte Vorlagen erfordern nur Änderungen in workflow-templates, dieser Dienst bleibt unverändert
Automatisierte Überprüfung:
run.pyerhält einen neuen Parameter--auto-review; bei automatischer MCP-Ausführung wird die manuelle Interaktion übersprungen, die Ausgabe enthält einereview_note-Markierung, und der Aufrufer verifiziert die SchlüsselzahlenAusführungsisolierung: Jeder Lauf schreibt eine temporäre Eingabedatei (wird nach Gebrauch gelöscht), die Ausgabe wird im
output/-Verzeichnis der Vorlage gespeichert
Schnellstart
pip install -e .
python -m workflow_mcp.server # stdio(默认)
python -m workflow_mcp.server --transport streamable-httpVoraussetzungen: Das workflow-templates-Repository befindet sich lokal unter E:\NEMB\workflow-templates (überschreibbar über die Umgebungsvariable WORKFLOW_TEMPLATES_HOME); die in der Vorlage enthaltene .env (z. B. OpenRouter-Schlüssel) wird von run.py selbst geladen.
End-to-End-Test (führt tatsächlich eine Finanzanalyse-Vorlage aus):
python examples/client_test.py # stdio 协议方式
python examples/inproc_test.py # 进程内客户端方式(CI / 沙箱环境更稳)Einbindung in WorkBuddy
Füge examples/workbuddy_mcp.json in die mcpServers-Sektion von C:\Users\33033\.workbuddy\mcp.json ein und klicke in der Connector-Verwaltungsseite bei workflow-mcp auf „Vertrauen", um es zu aktivieren. Danach kannst du im Chat direkt sagen: „Führe mir die Finanzanalyse-Vorlage aus."
Beziehung zu den drei Komponenten
Repository | Rolle | Position im MCP-Ökosystem |
workflow-templates | Vorlagen-Repository (Inhaltsautorität) | Wird von workflow-mcp als Werkzeug verpackt |
workflow-mcp | Vorlagen-Ausführer (dieser Dienst) | Gehirn-Arbeits-Pipeline-MCP |
digital-twin-mcp | Gerätedaten-MCP | Gerätedaten-Pipeline-MCP |
factory-twin-viz | Visualisierungs-Frontend | Konsumiert beliebige MCP-Daten |
Roadmap
v0.1: list / get / run drei Werkzeuge + --auto-review (aktuell)
v0.2: Vorlagenausgaben in Datenbank speichern (Ergebnisse nachvollziehbar), parallele Ausführungswarteschlange, n8n-Vorlagenimport
v0.3: Kombination mit digital-twin-mcp zu einer „Gerätegesundheitsbericht"-Vorlage (Datenpipeline × Gehirnpipeline)
Lizenz
MIT License
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Maintenance
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