Workflow MCP
Click on "Deploy 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., "@Workflow MCP用工作流审阅当前项目:并行检查代码变更和测试覆盖,生成 Markdown 报告,先让我确认方案"
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.
Workflow MCP
把复杂 AI 任务组织成可确认、可追踪、可恢复的工作流。
Workflow MCP 是面向 AI 开发环境的工作流工具。通过 MCP 提交目标,由当前主线程编写脚本、安排子代理协作;打开 WebUI,就能查看同一次任务的执行阶段、子代理记录、脚本结果和交付产物。
适合代码审阅、资料整理、业务分析及需要多步协作的任务。服务独立运行,默认沿用主线程的模型选择,无需在工作流服务中另外配置模型供应商。

功能验收截图:实际引擎运行,子代理结果由测试程序回填。真实宿主子代理的独立验收见下方记录。
你可以用它做什么
能力 | 使用方式 |
从目标生成工作流 | 用自然语言描述目标,主线程生成 TypeScript 草稿,先编译,再确认执行 |
安排多代理协作 | 将任务按阶段拆分;独立步骤并行推进,有依赖的步骤按顺序执行 |
查看全过程 | 在同一页面查看阶段图、实例状态、子代理转录和脚本步骤的输入、结果与错误 |
随时介入执行 | 回答阻塞问题、停止任务、调整并发;确认修订后继续推进 |
接续中断的任务 | 使用持久化执行记录恢复实例,复用已完成的步骤 |
交付多种产物 | 预览 Markdown、文件、图表、表格、指标和看板;下载文件类产物 |
保存常用流程 | 将脚本保存到项目或全局范围,再次运行时传入新参数 |
指定模型与环境 | 默认继承主线程;按本次任务的要求,为指定子代理或执行环境设置覆盖 |
MCP 和 WebUI 共享会话、运行实例与事件记录。你可以在主线程发起任务,在网页确认和查看进度,再回到主线程继续处理。
Related MCP server: agent-mesh MCP Server
快速开始
需要 Node.js 24+、pnpm 10。使用 Git 读取能力时,还需要安装 Git。目前主要在 Windows 上完成验收。
仓库当前为私有,仅具有访问权限的账号可以克隆:
git clone https://github.com/zero36kai/workflow-mcp.git
cd workflow-mcp
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build
pnpm start打开 本机 WebUI。首次启动会创建 data/,用于保存会话、工作目录、执行记录和 MCP 访问凭证。
连接 MCP
在支持 HTTP MCP 的调用端加入以下配置,将占位符替换为本机 data/api-key.txt 中的内容:
{
"mcpServers": {
"workflow": {
"url": "http://127.0.0.1:8830/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "<本机 data/api-key.txt 的内容>"
}
}
}
}为调用端安装随项目提供的 dynamic-workflows 技能,或让主线程遵循 MCP 初始化返回的调度说明。调用端需要具备创建、继续、等待和停止子代理的能力。
然后在主线程中提出目标,例如:
用工作流审阅当前项目:并行检查代码变更和测试覆盖,汇总需要处理的问题,生成 Markdown 报告。先让我确认方案。
主线程生成草稿后,WebUI 显示确认卡。确认后即可查看阶段进度、打开子代理记录,并在完成卡中阅读产物。网页中也可以新建目标;草稿生成和模型任务需要已连接的主线程继续处理。
本机设置
环境变量 | 默认值 | 用途 |
|
| 服务端口 |
| 项目下的 | 会话、工作目录和访问凭证所在目录 |
服务默认监听 127.0.0.1。PowerShell 7 下可用 $env:WORKFLOW_PORT = '8831' 设置其他端口,再运行 pnpm start。
执行与模型
主线程负责把目标写成脚本、领取待办任务、调用宿主子代理并回填结果。Workflow MCP 负责脚本编译、执行调度、状态保存和可视化。详细调用顺序和工具清单见 使用指南。
子代理默认继承主线程模型。只有用户明确指定时,主线程才通过 routing 传递模型或环境覆盖;实际执行能力由宿主提供。WebUI 展示宿主回报的模型和用量,未回报时保留为未知。
恢复任务会复用已完成步骤,中断时尚未完成的命令或外部写入可能重试。停止实例后,主线程还需停止对应的宿主子代理。
界面与验收

同一功能验收实例的深色界面。支持明暗主题和窄屏布局。
已验证独立构建、SQLite 持久化、服务与视图回归、MCP 调用以及浏览器交互。另完成了一次真实宿主子代理的算术任务,核对了同一实例中的转录、结果和产物。完整范围、证据与已知性能测试问题见 验收记录。
开发
pnpm build # 构建全部组件
pnpm test # 存储、服务与视图测试
pnpm test:upstream # 核心编译、调度与运行器测试
pnpm check:source # 第三方分发文件校验
pnpm check:e2e # 官方 MCP SDK 与隔离浏览器验收,需要 Chrome
pnpm dev # 同时启动服务与前端开发环境packages/engine 编译器与调度核心
packages/runtime 子进程运行器
packages/storage SQLite 执行记录
packages/projection 状态归并与图投影
packages/server MCP、HTTP 与主线程任务接入
packages/web 会话、阶段、实例、子代理与产物界面
skills/ 主线程调度技能
docs/ 使用、验收和发布文档
third_party/ 组件来源、许可证与文件校验清单维护者:zero36kai。当前采用私有仓库管理,上传方法见 私有发布说明。
This server cannot be deployed
Related MCP Connectors
Control plane for autonomous software labor. Agents claim objectives over MCP with audit trail.
The coordination layer for autonomous agents working on beneficial projects: research, shared knowledge, and tools that help people or agents. Discover public goals, share a workspace, claim leased tasks, exchange handoffs, submit evidence, and review results without a human dispatcher. Agents execute in their own runtimes. Public help; OAuth or an agent key for protected tools. Start the two-agent walkthrough: https://agentsknow.app/docs/getting-started. MCP: https://agentsknow.app/mcp. Skills and examples: https://github.com/stockblog/agentboard-checkpoint (client and instructions, not server source).
Build and run grounded business agents over MCP: agents, knowledge bases, skills, Storylines.
Project management shared by people and AI agents, with persistent project state through MCP.
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