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y-cli 🚀

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精选
github.com/luohy15编码 Agent220今天更新

关于 y-cli 🚀

y-cli 已演进为 y-agent,可通过 Web 和 Telegram 在个人工作区中委派编码及其他任务。它将任务上下文关联到共享文件和记录,并以 Claude Code 作为编码 Agent 运行时。

主要功能

  1. 01代码及其他任务共用工作区
  2. 02关联讨论与进度的任务上下文
  3. 03多会话任务编排
  4. 04决策与审核收件箱
  5. 05可热加载的 UI、API、CLI 和数据模块
  6. 06远程 MCP 连接器及工具审批

适用场景

  1. 01从不同设备委派编码工作
  2. 02利用工作区上下文继续任务
  3. 03将大型任务拆分为规划与审核
  4. 04为 Claude Code 会话连接获批的远程工具

MCP 相关

可连接使用 OAuth、静态请求头或无认证的远程 HTTPS MCP 服务。工具需显式审批,再通过仅限启动时使用的网关提供给 Claude Code 会话。

详细介绍

y-agent

一个入口,一个云端工作区

在手机、平板或桌面设备上交办任务。让 Agent 在同一个云端工作区中工作,在需要做决定或检查成果时再回来。

Web 和 Telegram 连接到 y-agent;Claude Code 使用 EC2 文件和 RDS 数据,而可自托管的中继服务连接到 Claude、GPT 和 Grok。

我把工作区放在 EC2 上,并通过 y-agent 作为统一入口。Telegram 是进入同一系统的另一种方式,而不是一个独立的移动端 Agent。代码、笔记、任务记录和结果都保存在我自己的工作区中,而不属于某个特定的聊天窗口。切换设备并不意味着要重新介绍项目。

阅读完整故事:我的 AI 开发环境:一个入口,一个云端工作区。

各部分如何协作

以下是我的部署中的各层,而不是按顺序串联的五个服务:

层作用我的配置
客户端交办任务并查看结果y-agent Web UI,Telegram 用作聊天输入界面
记忆保存项目上下文和任务状态EC2 上的文件;RDS 上 PostgreSQL 中的结构化记录
运行环境读取代码、编辑文件、运行命令EC2 上的 Claude Code
网关连接并转发模型请求一个可自托管的中继服务:claude-relay-service 的我的分支
模型提供模型能力Claude / GPT / Grok

文件和数据库记录会根据工作需要读写。它们并不是每个模型请求都会经过的环节。运行环境和模型来源是两个独立的选择:**Claude Code 是本代码库中唯一的 Agent CLI 后端。**其他模型来源取决于配置的网关、接口兼容性和提供商的订阅条款;订阅并不等于拥有通用 API 使用权。中继服务是独立服务,并未与 y-agent 捆绑。推理时,模型上下文仍会离开工作区。

底层由 React Web UI 和 Telegram 向 FastAPI API 发送请求。API 通过 SQS 将任务排入队列,由工作进程在 EC2 的 tmux 会话中通过 SSH 启动 Claude Code,并将结果流式传回聊天记录。API、工作进程和管理任务通过 AWS SAM/Lambda 部署;PostgreSQL 保存结构化状态。本地开发使用 Celery 和文件系统代理来替代 SQS。

功能介绍

  • 代码之外的统一工作区。 通过 Web 和 y CLI 管理待办事项、笔记、链接、日历、电子邮件和领域模块。Agent 使用相同的文件和记录,而不是单独的上下文副本。
  • 与任务关联的上下文。 一个待办事项可以关联讨论、计划、进度和评审。新会话会读取这些材料,无需在提示词中提供完整的上一轮对话。
  • 运行时之外的编排。 一个会话可以完成小任务;较大的任务可以拆分为规划、实现和评审会话,每个会话加载所需的技能。共享的 trace_id 会串联整个任务树,子任务聊天内容也会保持可见,并可供你引导。
  • 等待你处理的收件箱。 awaiting 标记需要决策、授权或验收检查的工作。发布审批与实现和评审是彼此独立的环节。
  • 可扩展的界面。 可热加载的模块能够添加 UI、API、CLI 和数据。聊天可以渲染 Mermaid 图表、Vega-Lite 图表和经过净化的 SVG 内容。请参阅模块契约。
  • MCP 连接器。 连接远程 HTTPS MCP 服务(OAuth、静态标头或无需身份验证;目前优先支持 Alpha Vantage)后,只需连接一次(通过 y mcp connect 的环回登录完成 OAuth),并明确批准工具,之后每个 Claude Code 会话启动时都会自动获取这些工具。凭据集中保存在 API 中,任何读取操作都不会返回凭据;会话只能通过限定于启动过程的网关访问已批准的工具。请参阅 MCP 连接器 PRD 和运行手册。

查看真实任务追踪。

开始使用

这是我的个人系统,不是托管服务,也不是受支持的产品。它不支持公开使用或第三方部署。

如果你是想自行部署的高级用户,请将此项目用作参考,而不是一份开箱即用的安装指南。请做好根据自己的环境调整代码和基础设施并自行维护的准备。

领域模块位于单独的 y-module 仓库中;本次检出不包含其源代码和已发布的构建包。备份、权限、服务提供商访问权限和基础设施维护均由你自行负责。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。