MCP server Agentic Workflows
Коммит 21 сент. 2026 г.Направляет AI-агентов для написания кода через структурированные инженерные процессы с использованием планов, заметок и памяти проекта.
Также известен как codemcp/workflows
- Звёзды
- 79
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- —
- Последний коммит
- 21 сент. 2026 г.
- Лицензия
- GPL-3.0
Что такое Agentic Workflows MCP?
Agentic Workflows — это MCP server. Направляет AI-агентов для написания кода через структурированные инженерные процессы с использованием планов, заметок и памяти проекта.
Сводка сгенерирована из README проекта
О Agentic Workflows MCP server
Этот пакет предназначен для разработчиков, которым недостаточно простого цикла «промпт — исправление кода» и которые хотят внедрить в работу системный инженерный подход. Он предоставляет набор проверенных рабочих процессов, включая классическую каскадную модель V-model, цикл EPCC от Anthropic, разработку через тестирование (TDD) и процесс исправления багов на основе воспроизведения ошибки. Система отслеживает текущую фазу работы, чтобы агент понимал, какой шаг должен быть следующим. Заметки и планы задач, созданные в процессе, сохраняются при сжатии контекста и даже между отдельными сессиями, а память проекта переносится между диалогами и ветками, обеспечивая автоматическое документирование и отслеживание принятых решений.
Настройка выполняется через командную строку для таких агентов, как kiro, claude, gemini, opencode и copilot, в режиме конфигурации по умолчанию или в режиме skill mode, который загружается по требованию. Инструмент работает с любым клиентом, поддерживающим Model Context Protocol, поэтому переключение между терминальными интерфейсами и IDE не меняет ваш рабочий процесс.
Ключевое отличие заключается в акценте на собственном мышлении инженера: инструменты наполняют диалог информацией из вашей головы, а не полагаются на то, что агент что-то додумал сам. Экспериментальная функция crowd, запускаемая через crowd-mcp, добавляет роли бизнес-аналитика, архитектора и разработчика со структурированной передачей задач и сообщениями; для настройки используются команды вроде agents copy и agents list, а также рабочие процессы sdd-feature-crowd и sdd-greenfield-crowd.
Что вы можете с ним делать
- 1Планирование разработки карточной игры с нуляПопросите агента начать создание карточной игры типа UNO в пустой директории и заставьте его планировать задачи и делать заметки поэтапно, вместо того чтобы сразу переходить к написанию кода.
- 2Сохранение заметок между сессиямиПозвольте агенту записывать заметки по планированию во время выполнения длительной задачи, чтобы они оставались доступными после сжатия контекста или начала нового диалога.
- 3Соблюдение процесса исправления баговИспользуйте процесс исправления багов на основе воспроизведения ошибки с отслеживанием принятых решений.
- 4Настройка skill modeУстановите руководство по рабочим процессам для агента Claude, используя формат навыков по требованию (on-demand skills) вместо режима конфигурации по умолчанию.
- 5Запуск специализированных команд агентовСкопируйте предвари настроенных агентов-аналитиков, архитекторов и разработчиков и позвольте им передавать друг другу обязанности при реализации фичи.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки · Что исправить, чтобы получить больше баллов
- Связанный и доступный исходный репозиторийcodemcp/workflows is public and reachablegithub.com/codemcp/workflows ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникНе проверялось
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Не проверялось
- Open source лицензия (OSI)GPL-3.0spdx.org/licenses/GPL-3.0.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-09-21github.com/codemcp/workflows ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостяхНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для модели0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Удалённая конечная точка отвечает на рукопожатие MCPНе проверялось
README
Открыть на 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.
Вопросы о Agentic Workflows MCP
Как настроить сервер для моего кодинг-агента?
Запустите команду настройки, указав имя вашего агента, например, kiro, claude, gemini, opencode или copilot, при необходимости используя skill mode.
Сохраняется ли контекст проекта между сессиями?
Да, он сохраняет память проекта между диалогами и ветками, а также поддерживает заметки и планы, которые не теряются при сжатии контекста.