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AgentDesk MCP

AgentDesk MCP

本地服务
github.com/Rih0z开发工具0
代码仓库

关于 AgentDesk MCP

对抗性 AI 评审 API — 独立 AI 评审另一个 AI 的输出。阻止大模型给自己的作业打分。通过独立评审管道为 AI 生成的代码、内容和其他输出提供自动质量保证。

#ai#quality-assurance#code-review#developer-tools#mcp

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "agentdesk": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ezark-publish/agentdesk-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y @ezark-publish/agentdesk-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npm@ezark-publish/agentdesk-mcp

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
outputstring是要审查的 AI 生成输出（最多 100K 个字符）
criteriastring否自定义审查标准——具体要检查的内容
review_typestring否审查类别标签（例如，"code"、"content"、"factual"、"translation"）
modelstring否审查者模型 ID（默认值：claude-sonnet-4-6）

详细介绍

维护者还没有提供详细介绍，可以先查看代码仓库中的 README。

评论

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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。