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agentnave

本地 MCP 服务:让你的 Agent 当老板,把活派给 Claude Code、Codex、Grok、DeepSeek 等 CLI 小伙伴,并联或串联协作,附托盘小办公室 App。Local MCP server: your Agent becomes the boss and hands work to Claude Code, Codex, Grok, DeepSeek and other CLI teammates, in parallel or serial rounds, with a cozy tray office App.

Install / Use

claude mcp add TimWongUp -- npx -y github:TimWongUp/agentnave

If the server publishes to npm under a different name, use that package instead — check the repo README.

About this skill
🔌

MCP Server

Model Context Protocol server

Quality Score

79/100

Supported Platforms

Claude Code
Claude Desktop
OpenAI Codex

Our assessment of agentnave

agentnave scores 79/100 on our quality scale, 3628th of 4,629 Development & Engineering skills we index.

Its MCP Server is 6.5 KB long, well organised into 12 sections with 2 code examples: a thorough specification that gives an agent plenty to work with.

It has 3 GitHub stars, so there is little community track record yet; judge it on its content.

Substance
29/30
Structure
18/20
Description
15/15
Adoption
3/20
Freshness
15/15

Maintenance, license and trust

  • The repository was last updated today, so agentnave is actively maintained.
  • It is released under the MIT license, a permissive license that allows use, modification and commercial use with attribution.
  • Its trust signals score 92/100, with 1 caution from licensing, adoption, age or documentation. These come from repository metadata, not a code audit — read the skill file before letting an agent act on it.

agentnave compared with similar skills

All 4 of these similar skills score higher than agentnave; compare them before choosing.

SkillScoreStarsUpdatedFormat
agentnave (this skill)by TimWongUp793todayMCP Server
taste-skillby Leonxlnx100109.2ktodayCLAUDE.md
Agent-Reachby Panniantong100108.3k2d agoCLAUDE.md
headroomby headroomlabs-ai10078.7ktodayCLAUDE.md
ai-job-searchby ai-job-search-dev10069.2ktodayCLAUDE.md

Frequently asked questions

How do I install agentnave?
Run claude mcp add TimWongUp -- npx -y github:TimWongUp/agentnave. The install tabs above show the steps for each supported agent.
Which AI agents does agentnave work with?
It is written for Claude Code, Claude Desktop and OpenAI Codex, as a MCP Server file. Other agents that read the same format can often use it too.
Is agentnave safe to use?
It is MIT-licensed and scores 92/100 on trust signals. Skills are instructions an agent will follow, so read the file before installing it and do not approve commands you do not understand.
Is agentnave still maintained?
The repository was last updated today, so agentnave is actively maintained.
<p align="center"> <img src="docs/assets/readme-banner-zh.webp" alt="AgentNave:让你的 Agent 当上老板,带一屋子 CLI 小伙伴一起干活" width="100%"> </p> <p align="center"> <b>简体中文</b> · <a href="README.en.md">English</a> </p> <p align="center"> <a href="https://github.com/TimWongUp/agentnave/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/TimWongUp/agentnave?color=ff8fab&label=release" alt="最新版本"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/TimWongUp/agentnave?color=c9b8ff" alt="MIT 许可证"></a> <img src="https://img.shields.io/badge/MCP-STDIO-ffd27a" alt="STDIO MCP"> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.12-8fd3b6" alt="Python 3.12"> <img src="https://img.shields.io/badge/platform-macOS%20%7C%20Linux%20%7C%20Windows-9cc9ff" alt="支持 macOS、Linux、Windows"> </p>

AgentNave 是一个本地 MCP 服务。 你正在用的 Agent(Claude Code、Codex……)当老板,把活派给本机装好的其他 CLI:可以单独派一位,也可以拉几位一起,并联各答各的,或者串联轮流发言。另有一个托盘「小办公室」App: 谁在工位上干活、谁去了会议室、大家说了什么,都能看到。

🎬 实机演示

<p align="center"><img src="docs/assets/readme-demo.gif" alt="AgentNave 实机演示:boss 派出 7 个 CLI 组员,在会议室里开两轮并联,最后由 boss 总结" width="100%"></p>

✨ 能做什么

  • 🧑‍💼 派一位组员干活:start_agent 把任务交给一个 CLI,结果只回给老板
  • 👯 拉几位组员开个会:run_round 请 2–7 位组员进会议室。默认开两轮并联:第一轮各自给方案,第二轮看过大家的回答再补充,最后由 boss 总结。想让大家最后接力收个尾,就加一轮串联,后发言的人能看到前面的回答
  • 🔍 先审再公开:开了审核,每条回答由老板决定公开还是留作私聊,不公开的回答其他席位看不到
  • 🏢 托盘小办公室:工位、会议室、对话记录一目了然,旧工作区可以一键清理
  • 🧠 原生会话照旧:每个 CLI 用自己的登录、配置和原生会话,保留 session_id,之后能接着聊
  • 🤝 换个聊天接着干:对老板说「转交这个会话」,到新聊天说「接手」;额度用完写不了交接文档,也能让新老板接手那个宿主的会话

👀 谁当老板,谁当组员

| 角色 | 支持 | | ------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 老板(接入 AgentNave、负责派活) | Claude 桌面端、Claude Code、Codex CLI、CodeBuddy Code、WorkBuddy 桌面端、Grok CLI、Antigravity、Pi、DeepSeek Harness、ZCode、Hermes | | 组员(被派活的 CLI) | Claude Code、Codex CLI、CodeBuddy Code、Grok CLI、Antigravity CLI、Pi Coding Agent、DeepSeek Harness、ZCode |

老板的范围更大:上面这些宿主都能当老板,桌面端也可以;组员目前只有表里这几个 CLI。宿主不会用 start_agent 把单个任务派给自己的 CLI,但会议里可以有它的席位。

🎀 组员图鉴

<p align="center"> <img src="docs/assets/readme-cast-zh.webp" alt="办公室里的十三位小人:Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi、MiniMax、混元、豆包、Muse 和新同事" width="100%"> </p>

小人按模型家族分配,不看用的是哪个 CLI:用 Codex CLI 跑 GPT,出场的就是 GPT 那位小龙娘。没有专属形象的模型由「新同事」代班。 想换成自己的小人,在 App 设置的「外观」页上传一套就行。

🚀 快速开始

先准备好 uv、Git,以及至少一个已经登录的 CLI。AgentNave 不帮你安装或登录 CLI。

方式一:托盘 App(macOS,推荐)

  1. 到 Releases 下载 AgentNave_<版本>_universal.dmg,拖进「应用程序」。

  2. 打开 App,按「开始使用」走完四步:安装本机服务 → 接入一个宿主 → 设置组员 → 在宿主里派一次任务。 接入宿主时,App 会顺便装好配套的 agentnave-manager 和 agentnave-handover Skill。

  3. 回到宿主里说一句试试:

    用 agentnave 让两位组员各自回答一遍:这个仓库是做什么的?
    

方式二:手动安装(Windows / Linux,或不装 App)

当前配套版本是 v0.66.0,运行时和 Skill 都要从这个 tag 安装:

uv tool install --python 3.12 "git+https://github.com/TimWongUp/agentnave.git@v0.66.0"

然后按安装指南注册 MCP、安装 agentnave-manager 和 agentnave-handover Skill,再做验证。 安装指南本来就是写给 Agent 看的,可以直接交给你的 Agent,让它照着检查和安装。 可选的 agentnave-review Skill 是一道按风险分级的 PR/合并评审门,评审工位也由 AgentNave 派出去的只读 CLI 担任。

任务和会议的历史保存在 ~/.agentnave/(也可以用 AGENTNAVE_DATA_DIR 指定别的目录)。各 CLI 的登录、配置和原生会话仍归 CLI 自己管。

🧰 MCP 工具一览

| 工具 | 用途 | | ------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | start_agent | 派一个 CLI 任务,立即返回 invocation_id,任务会自动保存 | | run_round | 开一场 2–7 席的会议、跑一轮并联或串联,或者以主持人身份发言 | | wait | 默认最多等 240 秒,任一任务或轮次就绪即返回;0 即时核验进展 | | cancel | 停止任务或轮次,返回它的最终结果 | | decide_answers | 开了审核时,逐条决定回答公开还是留作私聊 | | list | 列出当前句柄和已保存的对话 | | read_conversation | 按 App 里看到的样子读回一段对话 | | list_members | 读取 App 里设定的组员默认值,以及某个 CLI 支持的参数 | | handover | 把本聊天的整个工作区交给另一个老板聊天,或列出、认领等待接手的工作区 |

没传的 model、effort 和 options 会套用 App 里的组员默认值,仍没有档位时按 CLI 自身设置的档位传入;回执的 defaults_applied 会写明补了哪些;显式参数优先。 CLI 选择与参数见 agentnave-manager Skill,审核、主持人发言和隔离席位见会话指南, 稳定接口与输出上限见架构说明。

🧭 分工:AgentNave 管什么

AgentNave 只负责把活派出去、管好进程、把结果原样带回来。怎么拆任务、找谁、要不要复核,都由老板来定,因为完整的上下文在老板手里。

| AgentNave | 老板(调用方 Agent) | | --------------------------------- | ------------------------------ | | 各 CLI 的命令适配 | 规划和拆分任务 | | 内存中的调用生命周期 | 选 CLI、选模型 | | POSIX 进程组 / Windows Job Object | 并行度、复核与综合 | | 统一格式的终态结果 | 重试、权限和 worktree | | 保存的并联/串联会议轮次 | 谁来答、按什么顺序、答得行不行 |

派出去的 CLI 没法找人点「批准」,所以 AgentNave 默认让它用自带的自动审批;CLI 没有自动审批时就直接放开。在 App 里也可以把某个 CLI 改成完全放开。 AgentNave 没有给人用的命令行,agentnave-mcp 只是 MCP 宿主启动它用的 STDIO 入口。

<details> <summary>🔒 生命周期与安全</summary>

调用句柄只存在于当前 MCP 服务进程里,完成七天后失效。服务停止时,AgentNave 会尽力结束仍留在 Provider 进程树里的进程。 重启后找不回旧句柄,但保存的会议可以继续;留下的 Provider session_id 也可以传给新的 start_agent 接着用。

在 macOS/Linux 上,AgentNave 给每个 Provider 配一个专用的 POSIX 进程组 supervisor;在 Windows 上用 kill-on-close 的 Job Object: Provider 以挂起状态创建,先加入 Job Object 再恢复运行,子孙进程就不会跑到受管进程树之外。

AgentNave 不是沙箱。 在 POSIX 上,有命令权限的同用户 Provider 可以主动脱离守护、杀掉 supervisor,或用别的方式逃出进程组清理。 Windows Job Object 只管进程树归属,不能把 Provider 和用户账户或机器的其余部分隔离开。真正的安全边界是各 Provider 自己的权限设置; 需要对抗性隔离时,请使用操作系统级别的隔离。

</details> <details> <summary>🛠️ 开发与验证</summary>

下面的检查用于开发用的 checkout,不适用于上面的 uv tool 安装。完整流程见 CONTRIBUTING.md。

uv sync --locked --all-groups
uv run ruff format --check .
uv run ruff check .
uv run pyright
uv run pytest
</details>

🤝 参与贡献

欢迎通过 GitHub Issue 和 Pull Request 参与,开发流程和验证要求见 CONTRIBUTING.md。 安全漏洞请不要发公开 Issue,按 SECURITY.md 走仓库的私密报告渠道。

🙏 致谢

托盘查看会话的思路,以及读取 Claude、Codex 会话记录判断 boss 所在应用的做法,参考了 magpie。CLI 图标来自 LobeHub Icons(MIT)。

📄 许可证

AgentNave 以 MIT 许可证发布。

Related Skills

View on GitHub
GitHub Stars3
CategoryDevelopment
Updated1h ago
Forks0

Languages

Rust

Trust signals

92/100

From repository metadata: license, adoption, age and documentation. Not a code audit — see the Safety scan above for what the skill file itself contains.

1 low