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Workflow Commander MCP Server

Workflow Commander MCP Server

ローカル
github.com/AndurilCodeAI・エージェント570 週間前に更新

Workflow Commander MCP Server について

Workflow Commander MCP Serverは、YAMLで定義したワークフローを通じてコーディングエージェントを段階的な開発に導きます。既存フローの検索やタスク別フローの生成に対応し、セッション状態と段階の進行を管理します。

主な機能

  1. 01YAMLによるワークフロー定義
  2. 02タスクに応じたフロー検索
  3. 03カスタムフローの生成
  4. 04セッション状態の追跡
  5. 05段階的な進行管理

活用シーン

  1. 01定義済みの段階に沿ったコーディング
  2. 02デバッグや文書作成向けフローの選択
  3. 03タスクに応じた開発フローの作成

MCP 対応

MCPクライアントにワークフローの検索、ガイダンス、実行機能を提供し、状態追跡と段階管理にも対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"workflow-commander": {
"command": "uvx",
"args": [
"git+https://github.com/AndurilCode/workflow-commander@main"
]
}
}
}
起動コマンドuvx 'git+https://github.com/AndurilCode/workflow-commander@main'

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypigit+https://github.com/AndurilCode/workflow-commander@main

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Accordo ロゴ

Accordo MCP サーバー

PyPI - Version GitHub Actions Workflow Status GitHub Release Date Quality Gate Status

AI コーディングエージェント向けに、動的な YAML 駆動のワークフローガイダンスを提供する強力な MCP(Model Context Protocol)サーバーです。進行制御と判断ポイントを備えた、構造化された開発ワークフローが特徴です。

このツールについて

このサーバーは、構造化されたスキーマ駆動型の開発ワークフローを通じて AI エージェントをガイドします。

  • 📋 動的な YAML ワークフロー:スキーマ駆動型の実行が可能な、YAML で定義するカスタムワークフロー
  • 🔍 発見を優先:タスクに基づいて適切なワークフローを自動的に発見し、選択します
  • ⚡ リアルタイム状態:包括的なセッション管理による、ライブのワークフロー状態追跡
  • 🎯 必須のガイダンス:エージェントが従う必要のある、権威あるフェーズごとの指示
  • 🤖 エージェント生成ワークフロー:エージェントがその場でカスタム YAML ワークフローを作成できる独自の機能
2 つのワークフロー方式
組み込みワークフローの発見プロセス
  1. 自動検出 - システムが .accordo/workflows/ をスキャンし、利用可能な YAML ワークフローを探します
  2. インテリジェントなマッチング - タスクの説明をワークフローの機能や目標と照合して分析します
  3. ワークフローの選択 - エージェントが、発見された選択肢から最適なワークフローを選びます
  4. 即時実行 - 選択したワークフローが、完全な状態管理と進行制御を備えて開始されます

これにより、コーディング、ドキュメント作成、デバッグなど、一般的な開発パターン向けの実績あるワークフローをすぐに利用できます。

エージェントによるワークフロー生成プロセス
  1. タスク要件の分析 - エージェントが具体的なニーズを把握します
  2. 作成ガイダンスの取得 - 包括的なテンプレートとベストプラクティスが提供されます
  3. カスタム YAML の生成 - エージェントが要件に正確に合わせたワークフローを作成します
  4. 実行の開始 - カスタムワークフローが完全な状態管理とともに実行されます

これにより、エージェントはウェブ開発、データサイエンス、DevOps、調査、ドキュメント作成、テストなど、あらゆる分野のワークフローを作成できます。

クイックスタート

accordo CLI のインストール

accordo CLI を使うと、MCP サーバーを簡単に設定・管理できます。次のコマンドで直接インストールできます。

# Download and run the installation script
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AndurilCode/accordo/refs/heads/main/install.sh | bash

インストーラーは以下を実行します。

  • ✅ 環境(仮想環境、利用可能なツール)を検出します
  • 🌍 グローバルインストール(推奨):システム全体からアクセスできるよう pipx を使用します
  • 📦 仮想環境:仮想環境内では uv または pip を使用します
  • 🔧 自動セットアップ:依存関係と PATH の設定を処理します
CLI の使い方
# Configure MCP servers interactively
accordo configure

# Quick setup for specific platforms
accordo configure -p cursor -y
accordo configure -p claude-code -y

# Deploy workflow guidelines to AI assistants
accordo bootstrap-rules              # All assistants
accordo bootstrap-rules cursor       # Cursor only
accordo bootstrap-rules --force all  # Overwrite existing

# List supported platforms and manage servers
accordo list-platforms
accordo list-servers -p cursor
accordo validate -p cursor

# Get help
accordo --help
MCP の手動設定

または、Python パッケージ管理用に uv をインストールし、MCP クライアントを手動で設定します。 Cursor の場合(.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "accordo": {
      "command": "uvx",
      "args": ["accordo-workflow-mcp"]
    }
  }
}

または、次のリンクを使って MCP サーバーをインストールしてください(Cursor がインストール済みの場合)。

MCP サーバーをインストール

ヘルプ

📚 ドキュメント
🎯 例

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。