D'AUBE // BRIDGE²

D'AUBE // BRIDGE²

编写一次。跨 Agent 运行。

D'AUBE // BRIDGE² 是一款开源的通用 AI 技能编译器和 MCP 桥接工具。定义一份可移植的能力规范，然后将其编译为适用于 ChatGPT/Codex、Claude、Gemini、DeepSeek、Meta/Llama、MCP 宿主和 Chromium 浏览器的集成产物。

外部评审

2026-09-18，BRIDGE² 部署记录经提交的实现证据评审后获评 AI Deploy Network Approved。这表示该部署记录通过了 AI Deploy Network 评审；这并不代表已获得客户端确认的商业成果，也不保证生产环境性能。

规范发布说明详见 docs/AI_DEPLOY_CASE_STUDY.md。经评审的案例研究现已在 AI Deploy Network 上公开。

为什么选择 BRIDGE²

AI 工具生态彼此割裂。同一种能力需要反复改写成 MCP 工具、提供商函数架构、技能、插件和浏览器配置。BRIDGE² 将这些接口视为编译目标，同时保持能力逻辑不依赖特定提供商。

skill.yaml
  |
  +-- MCP tool schema
  +-- OpenAI / ChatGPT / Codex artifacts
  +-- Claude plugin + SKILL.md
  +-- Gemini SKILL.md + MCP config
  +-- DeepSeek tool schemas
  +-- Meta/Llama function schemas
  +-- Chromium extension manifest

当前版本： 7 类目标、15 个确定性产物、一个 MCP 服务。

30 秒快速开始

git clone https://github.com/daubesonntag-dotcom/daube-agent-bridge.git
cd daube-agent-bridge
python -m pip install -e ".[dev]"
daube-bridge validate examples/skill.yaml
daube-bridge compile examples/skill.yaml -o build/sample

直接从 GitHub Releases 安装经过验证的 v0.1.3 wheel：

python -m pip install https://github.com/daubesonntag-dotcom/daube-agent-bridge/releases/download/v0.1.3/daube_agent_bridge-0.1.3-py3-none-any.whl
python -m daube_bridge doctor

python -m daube_bridge ... 是无需 shim 的 CLI 路径，适用于 Application Control 会阻止生成的控制台脚本可执行文件的 Windows 环境。

将 BRIDGE² 作为本地 stdio MCP 服务运行：

python -m daube_bridge.server

或者公开 HTTP MCP 端点，供远程/本地集成使用：

daube-bridge serve
# http://127.0.0.1:8000/mcp

一键式 MCPB

BRIDGE² 提供使用跨平台 uv 运行时的 MCPB v0.4 捆绑包定义。使用以下命令构建确定性捆绑包：

python scripts/build_mcpb.py

该构建可复现：相同的源代码会生成哈希值相同的归档文件。官方 MCP Registry 元数据位于 server.json。

目标矩阵

接口	输出	策略
MCP 宿主	MCP 服务 + 工具架构	共享的传输/工具基础架构
OpenAI / ChatGPT / Codex	SKILL.md、MCP 描述符、函数架构	技能 + MCP/工具调用
Claude	.claude-plugin/plugin.json、.mcp.json、SKILL.md	插件 + 可移植技能 + MCP
Gemini / Google Agent	SKILL.md、MCP 配置	可移植技能 + MCP
DeepSeek	OpenAI 风格的 tools.json	函数/工具调用适配器
Meta / Llama	中立的 tools.json	应用/路由器函数架构
Chromium 浏览器	Manifest V3 侧边栏	端点/配置控制界面

此矩阵说明 BRIDGE² 会生成哪些集成产物。它不会凭空创造提供商并不具备的能力。

可移植技能格式

name: My Research Skill
version: 0.1.0
description: Research and compare options.
tools:
  - name: compare_options
    description: Compare options against explicit criteria.
    parameters:
      type: object
      properties:
        options:
          type: array
          items: {type: string}
      required: [options]

MCP 工具

捆绑服务提供三个简单的基础工具：

• bridge_targets — 发现支持的编译目标。
• validate_skill — 验证可移植技能对象。
• compile_skill — 在内存中为其他 Agent 或工具编译技能。

因此，BRIDGE² 既可用作 CLI，也可作为其他 Agent 可调用的基础设施。

发布前验证

python scripts/verify.py
python scripts/build_mcpb.py
.tools/mcp-publisher.exe validate

验证关卡涵盖测试、Ruff、目标发现、示例编译、wheel 创建、确定性 MCPB 创建，以及官方 MCP Registry 元数据验证。

发布 GitHub Release 后，请在隔离环境中对公开 wheel 进行冒烟测试：

python scripts/smoke_release.py 0.1.3

路线图

• 面向 ChatGPT Apps SDK 交互式组件。
• 实现与 npx / TypeScript 编译器相当的支持。
• 提供供应商能力检测和兼容性检查。
• 提供签名包和来源证明清单。
• 远程注册表 + 可搜索的技能目录。
• 为 Agent IDE 和编排框架提供一键适配器。
• 提供跨供应商的黄金互操作性测试样例。

项目原则

1. 默认可移植。 优先采用 MCP 和开放式架构，避免受供应商绑定。
2. 重证据，不虚饰。 绝不声称供应商具备其实际并不支持的原生能力。
3. 输出可读。 生成的产物应便于人工审查和差异比较。
4. 边界安全。 身份验证和敏感操作应保持明确。
5. 快速上手。 几分钟内就应能获得有用的初步结果，而不必迁移框架。

参与贡献

欢迎提交问题、适配器、兼容性测试样例、文档和供应商集成。涉及供应商格式的更改应附上权威文档链接和最小可复现测试样例。

可从以下内容开始：

• CONTRIBUTING.md
• CHANGELOG.md
• GOVERNANCE.md
• docs/PROVIDER_COMPATIBILITY.md
• docs/20K_STAR_PLAYBOOK.md
• docs/CODEX_FOR_OSS.md
• docs/OPEN_SOURCE_FUND.md
• docs/DISTRIBUTION.md
• docs/PERFORMANCE_EVIDENCE.md
• docs/THREAT_MODEL.md
• docs/AI_DEPLOY_NETWORK.md
• docs/LAUNCH_KIT.md
• SECURITY.md

许可证

MIT © 2026 D'AUBE SONNTAG。