MCP server progi
✓ ПровереноПозволяет ИИ-агентам выполнять структурированные и повторяющиеся рабочие процессы, сохраняя процессы в виде постоянных плейбуков и отслеживая прогресс задач.
Также известен как zseta/progi
- Звёзды
- 3
- Инструменты
- 9
- Загрузки, 30 дней
- 73
- Последняя версия
- 0.3.2
- Последний коммит
- 5 июл. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое progi MCP?
progi — это MCP server. Позволяет ИИ-агентам выполнять структурированные и повторяющиеся рабочие процессы, сохраняя процессы в виде постоянных плейбуков и отслеживая прогресс задач. Он предоставляет 9 инструментов, например create_task, list_tasks, start_or_continue_task.
Сводка сгенерирована из README проекта
О progi MCP server
Progi функционирует как нативный для MCP движок рабочих процессов, который позволяет ИИ-агентам выполнять структурированные и повторяющиеся процессы. Преобразуя описания на обычном языке в постоянные плейбуки, он гарантирует, что агенты будут следовать конкретным предпочтениям пользователя без необходимости постоянных повторных объяснений. Этот MCP server предназначен для использования с такими MCP клиентами, как Claude Code, Cursor или GitHub Copilot. Он работает локально, используя базу данных SQLite для хранения рабочих процессов, и может быть запущен через uvx.
Пользователи могут управлять своей автоматизацией через выделенный интерфейс мониторинга, который работает на локальном веб-сервере, обычно на порту 8000. Этот интерфейс обеспечивает просмотр статуса задач, прогресса и истории вывода в реальном времени. Система использует двухэтапный процесс создания рабочих процессов: начиная со скелетного промпта и переходя к детальному созданию плейбука. Разработчики могут дорабатывать эти плейбуки между запусками, чтобы со временем повысить точность выполнения.
Что вы можете с ним делать
- 1Автоматизация повторяющихся циклов разработкиИИ-агент может следовать заранее определенной последовательности действий для создания интеграций, ревью кода и публикации pull requests.
- 2Сохранение контекста между сессиямиРазработчики могут использовать постоянные плейбуки, чтобы агенты не теряли знания о процессах при сбросе сессии.
- 3Отслеживание активных задач агентаВы можете использовать интерфейс мониторинга, чтобы наблюдать за прогрессом и историей каждого запущенного рабочего процесса в реальном времени.
- 4Создание структурированных рабочих процессов из текстаВы можете преобразовать простое вербальное описание задачи в формальный набор шагов и плейбуков.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Как установить progi MCP
Форматы проверены 10 ноя 2026Добавить в CursorДобавить в GooseУстановка progi MCP в Claude Code
$ claude mcp add progi -- uvx progiУстановка progi MCP в Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}Установка progi MCP в VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"progi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}Установка progi MCP в VS Code CLI
$ code --add-mcp '{"name":"progi","type":"stdio","command":"uvx","args":["progi"]}'Установка progi MCP в Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}Установка progi MCP в Codex
$ codex mcp add progi -- uvx progiУстановка progi MCP в Codex config.toml
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.progi] command = "uvx" args = ["progi"]
Установка progi MCP в Gemini CLI
$ gemini mcp add -s user progi uvx -- progiУстановка progi MCP в Gemini settings.json
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}Инструменты progi MCP 9
Определено из READMEcreate_tasklist_tasksstart_or_continue_taskupdate_progress_notesfinish_stepget_process_skeleton_promptget_playbook_authoring_promptsave_workflowlist_workflows
| create_task | — | |
| list_tasks | — | |
| start_or_continue_task | — | |
| update_progress_notes | — | |
| finish_step | — | |
| get_process_skeleton_prompt | — | |
| get_playbook_authoring_prompt | — | |
| save_workflow | — | |
| list_workflows | — |
Конфигурация
PROGI_DB_PATHCustom path for the Progi SQLite database file
PROGI_WEB_PORT
| Название | Описание | Тип |
|---|---|---|
| PROGI_DB_PATH | Custom path for the Progi SQLite database file | |
| PROGI_WEB_PORT | — |
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Прошло наши автоматизированные проверки. Это не аудит безопасности: изучите код и предоставьте серверу минимально необходимый доступ. Как работают проверки
- Связанный и доступный исходный репозиторийzseta/progi is public and reachablegithub.com/zseta/progi ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникprogi names zseta/progi as sourcepypi.org/project/progi/ ↗Пройдено
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Sigstore attestation for progipypi.org/project/progi/ ↗Пройдено
- Open source лицензия (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-07-05github.com/zseta/progi ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетNo popular package one edit away from progiПройдено
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостях70 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Пройдено
- Нет скрытых инструкций для модели9 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыNo tool named like delete, drop or execПройдено
- Удалённая конечная точка отвечает на рукопожатие MCPНе проверялось
README
Открыть на GitHubProgi - MCP-native Workflow Engine
Progi teaches your agent how you like to get things done. So you can do your best work without re-explaining your process or losing context between sessions.
Get started
Add Progi to your MCP client config (GH Copilot / Cursor / Claude Code / etc):
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": ["progi"]
}
}
}
Progi Monitoring starts automatically at http://127.0.0.1:8000.
If you want to start Monitoring on a different port:
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": ["progi"],
"env": {
"PROGI_WEB_PORT": "8080"
}
}
}
}
How it works
1. Describe your workflow
"Hey Progi, help me create workflow for creating integrations, reviewing code, and publishing PRs."
Describe your process in plain language. You can be detailed or just provide a rough idea. Progi stores it as a structured workflow with per-step playbooks.
2. Run tasks, stay in the loop
"Hey Progi, start a new task, we need to review a new docs PR in the repo." Your agent loads the workflow, works through each step using your playbooks, and loops you in at critical checkpoints to review output.
3. Monitor progress
Progi Monitoring gives you a live view of every running and completed task — status, progress, and the full output history across all your workflows.
4. Optimize as you go
Tweak playbooks in Progi Monitoring between runs. Because workflows live in a database and survive context resets, every future task picks up your changes automatically — your process gets sharper with each iteration.
MCP Tools
Work loop
| Tool | Description |
|---|---|
create_task |
Create a new task under a given workflow (status todo); returns a preview of its first step |
list_tasks |
List tasks, optionally filtered by status and/or workflow |
start_or_continue_task |
Main work-loop entry point — starts or resumes a task and returns the current step's playbook, input data, and output spec |
update_progress_notes |
Overwrite a task's progress notes (mid-step save point) |
finish_step |
Mark the current step complete, store its output, and advance to the next step (or mark done) |
Workflow authoring
| Tool | Description |
|---|---|
get_process_skeleton_prompt |
Return the Pass 1 system prompt for turning a plain-language description into a structured workflow skeleton |
get_playbook_authoring_prompt |
Return the Pass 2 system prompt for authoring a step's playbook (injects workflow context) |
save_workflow |
Persist a new workflow, its steps, and playbooks |
list_workflows |
Return all workflows with their ordered steps |
Authoring is two passes: Pass 1 turns a plain-language description into a structured skeleton; Pass 2 authors each step's playbook. save_workflow persists both.
Configuration
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
PROGI_DB_PATH |
OS data dir (platformdirs) |
SQLite file location |
PROGI_WEB_HOST |
127.0.0.1 |
Web UI bind host |
PROGI_WEB_PORT |
8000 |
Web UI port |
PROGI_NO_WEB |
0 |
Set to 1 to disable the web UI |
Run modes: uvx progi (MCP + web UI), uvx progi --no-web (MCP only), uvx progi-web (web UI only).
Use an absolute path for
PROGI_DB_PATH
Вопросы о progi MCP
Как добавить progi MCP в Claude Code?
Выполните claude mcp add progi -- uvx progi в терминале. Добавьте --scope user, чтобы сервер был доступен во всех проектах.
Как добавить progi MCP в Cursor?
Откройте ~/.cursor/mcp.json и добавьте сервер в mcpServers, используя конфигурацию Cursor из раздела установки выше.
Какие инструменты предоставляет progi MCP?
Он предоставляет 9 инструментов, включая create_task, list_tasks, start_or_continue_task, update_progress_notes, finish_step.
Как добавить Progi в мой MCP клиент?
Вы можете добавить его в свою конфигурацию (например, Claude Code или Cursor), используя команду uvx с аргументом progi.
Можно ли изменить порт для Progi Monitoring?
Да, вы можете изменить порт мониторинга, установив переменную окружения PROGI_WEB_PORT в вашей конфигурации.
Где хранятся данные рабочих процессов?
Рабочие процессы хранятся в базе данных SQLite, местоположение которой определяется переменной PROGI_DB_PATH.
Как отключить веб-интерфейс?
Вы можете отключить веб-интерфейс, установив переменную окружения PROGI_NO_WEB в значение 1.