MCP server Agentic Workflows
Commit 21 de set. de 2026Guia agentes de codificação de IA através de fluxos de trabalho de engenharia estruturados com planos, notas e memória de projeto.
Também conhecido como codemcp/workflows
- Stars
- 79
- Ferramentas
- —
- Downloads, 30 dias
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- Versão mais recente
- —
- Último commit
- 21 de set. de 2026
- Licença
- GPL-3.0
O que é o MCP Agentic Workflows?
Agentic Workflows é um MCP server. Guia agentes de codificação de IA através de fluxos de trabalho de engenharia estruturados com planos, notas e memória de projeto.
Resumo gerado a partir do README do projeto
Sobre o MCP server de Agentic Workflows
Guiar um agente de codificação através de um processo de engenharia estruturado, com planos e notas persistentes, é o que este pacote oferece para desenvolvedores que desejam mais método do que um ciclo rápido de prompt e correção. Ele entrega um conjunto de fluxos de trabalho estabelecidos, incluindo o modelo clássico em cascata V-model, o EPCC da Anthropic, desenvolvimento orientado a testes (TDD) e um processo de correção de bugs baseado em reprodução, mantendo o agente ciente de em qual fase ele está para saber qual é o próximo passo. Notas e planos de tarefas escritos ao longo do processo sobrevivem à compressão de contexto e até mesmo a sessões separadas, e a memória do projeto é mantida entre conversas e branches, juntamente com documentação automática e rastreamento de decisões.
A configuração é feita via linha de comando para agentes como kiro, claude, gemini, opencode e copilot, em um modo de configuração padrão ou em um skill mode que é carregado sob demanda. Ele funciona com qualquer cliente que utilize o Model Context Protocol, portanto, alternar entre interfaces de terminal e IDEs não altera sua forma de trabalhar.
A diferença declarada é a ênfase no próprio raciocínio do engenheiro: as ferramentas preenchem a conversa com material do seu cérebro em vez de assumir que o agente o inferiu. Um recurso experimental de crowd, executado com crowd-mcp, adiciona funções de analista de negócios, arquiteto e desenvolvedor com handoffs e mensagens estruturadas; comandos como agents copy e agents list realizam a configuração, com fluxos de trabalho como sdd-feature-crowd e sdd-greenfield-crowd.
O que você pode fazer com ele
- 1Planejar um jogo de cartas do zeroPeça ao agente para iniciar um jogo de cartas estilo UNO em um diretório vazio e faça com que ele planeje tarefas e tome notas etapa por etapa, em vez de pular direto para o código.
- 2Manter notas entre sessõesPermita que o agente registre notas de planejamento durante uma tarefa longa para que elas permaneçam disponíveis após a compressão de contexto ou uma nova conversa.
- 3Seguir um fluxo de trabalho de correção de bugsFaça o agente trabalhar em um defeito através do processo de correção de bugs baseado em reprodução com decisões rastreadas.
- 4Configurar o skill modeInstale a orientação de fluxo de trabalho para um agente Claude usando o formato de skills sob demanda em vez do modo de configuração padrão.
- 5Executar equipes de agentes especializadasCopie agentes de analista, arquiteto e desenvolvedor pré-configurados e permita que eles façam o handoff de responsabilidades em uma funcionalidade.
Escrito a partir do README do projeto. Cada caso de uso é verificado com uma citação dele.
Verificações automatizadas
Executado em 14 de nov. de 2026Relatório completo →Ainda não verificado. Um servidor precisa de uma pontuação de 80, nenhum problema grave e dados suficientes para verificarmos. Como as verificações funcionam · O que corrigir para ganhar mais pontos
- Repositório de origem vinculado e acessívelcodemcp/workflows is public and reachablegithub.com/codemcp/workflows ↗Passou
- O pacote indica este repositório como sua origemNão verificado
- Proveniência da build (atestação Sigstore)Não verificado
- Licença de código aberto (OSI)GPL-3.0spdx.org/licenses/GPL-3.0.html ↗Passou
- Commit ou release no último anoLast commit or release 2026-09-21github.com/codemcp/workflows ↗Passou
- OpenSSF ScorecardNão verificado
- Nome do pacote não é próximo a um pacote popularNão verificado
- Nenhum aviso crítico no pacote ou em suas dependênciasNão verificado
- Sem instruções ocultas para o modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersPassou
- Ferramentas destrutivas estão rotuladasNão verificado
- O endpoint remoto responde ao handshake do MCPNão verificado
README
Ver no GitHubAgentic Workflows
fka. "Responsible Vibe MCP"
Vibe coding is dead. Agentic Engineering is on the rise. Workflows have been here forever.
Transform any AI coding agent into a structured development partner with battle-tested engineering workflows.
⚡ Quick Start
# Setup your coding agent (config mode is the default)
npx @codemcp/workflows setup kiro # or claude, gemini, opencode, copilot
# Or use skills (agentskills.io format) for on-demand loading
npx @codemcp/workflows setup claude --mode skill # or gemini, opencode, copilot, kiro
Head over to a new empty dir and ask your agent: "Build a UNO-like card game" – and instantly experience how your agent doesn't just shoot, but starts engineering – with YOU in the driver seat!
🎬 See It In Action
What You Get
✅ Multiple battle-tested workflows (classical V-model "waterfall", Anthropic's EPCC, Test-Driven-Development, Reproduction-based bugfix, and many more)
✅ Context-aware process guidance: Your agent will take notes and plan tasks which survive context compression and even sessions.
✅ Project memory across conversations and branches
✅ Automatic documentation and decision tracking
✅ Multi-agent collaboration with specialized roles (business-analyst, architect, developer)
Universal MCP Support
Works in any agent that supports the Model-Context-Protocol. Whenever a new IDE or Terminal UI rises: You don't need to change the way you work.
How It's Different
There are zillions of "game changer next gen IDEs" out there, each claiming they will revolutionalize how software is going to be created.
In the end, they all just manipulate context of a transformer based LLM – it's all just noodle soup. And they are fast at changing what's going to be part of the context, and it's even getting accelerated by parallel agents.
The problem: The faster agents become, the harder it is to engineer. I strongly believe that software engineering is a creative process which majorly happens inside the engineers brain.
Responsible-Vibe-MCP helps to fill the conversation context with contents from YOUR brain – instead of relying the agent will have understood what you should have thought about.
And since may developers tend to through structured processing off the cliff once they think they start coding, the workflows server will maintain proactive process guidance - your AI knows what to do next in each development phase, follow proven engineering methodologies, and maintain long-term project context.
How It Works
Check the 📖 Complete Documentation →
There is also a recorded session on "how to tame your stubborn software agent" as part of the video podcast Software-Architektur.tv (German, auto-translated subtitles are okay-ish) which gives a more detailed insight into the basic ideas and how it's supposed to work.
⚠️ Experimental: Multi-Agent Collaboration (Crowd Workflows)
Enable teams of specialized AI agents to collaborate on development tasks with crowd-mcp:
- 👥 Team-based development: Business-analyst, architect, and developer agents work together
- 🔄 Structured handoffs: Clear responsibility transfers between agents
- 💬 Built-in collaboration: Agents consult each other via messaging
- 📋 Specialized workflows: sdd-feature-crowd, sdd-bugfix-crowd, sdd-greenfield-crowd
Quick Start:
# Copy pre-configured agent definitions
npx @codemcp/workflows@latest agents copy
# List available agent configurations
npx @codemcp/workflows@latest agents list
See Crowd MCP Integration Guide → for setup and usage.
Perguntas sobre o MCP Agentic Workflows
Como configuro o servidor para o meu agente de codificação?
Execute o comando de configuração com o nome do seu agente, como kiro, claude, gemini, opencode ou copilot, opcionalmente usando o skill mode.
Ele mantém o contexto do projeto entre as sessões?
Sim, ele mantém a memória do projeto entre conversas e branches, além de manter notas e planos que sobrevivem à compressão de contexto.