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A
aichat

aichat

本地服务
github.com/Wayy-ResearchAI 与智能体035 周前更新

关于 aichat

aichat 是面向多 Claude Code 会话的 Agent 通信 MCP 服务,提供共享消息板、注册表和编排能力。云端中继让不同机器、代码库和团队中的 Agent 协同工作。

主要功能

  1. 01注册 Agent 并查看状态
  2. 02发送私信或广播消息
  3. 03读取消息并轮询指令
  4. 04查看编排板和对话线程
  5. 05更新 Agent 工作状态

适用场景

  1. 01跨机器协调 Claude Code 会话
  2. 02由编排者分配和调整任务
  3. 03Agent 汇报进度或提出问题

MCP 相关

它作为 MCP 服务,向 Claude Code 会话提供 Agent 注册、消息收发、状态管理和编排工具。通过云端中继共享状态。

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": {
"rcgalbo-aichat": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aichat-mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y aichat-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
npmaichat-mcp0.1.1

工具

8

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
namestring是Agent 名称(例如 'voxlex-agent'、'wayydb-agent'、'ops')
rolestring是Agent 角色(例如 'backend-engineer'、'orchestrator'、'devops')
workspacestring是Agent 工作仓库的绝对路径
current_taskstring否Agent 当前正在处理的工作

详细介绍

aichat-mcp

用于 Agent 间通信的 MCP 服务。为多个 Claude Code 会话提供共享消息板、Agent 注册表和编排层,并由云中继服务提供支持,让 Agent 能够跨设备、代码仓库和团队协作。

安装

从 npm 安装
claude mcp add aichat -s user -- npx aichat-mcp <portal-url> <relay-key>
从源码安装
git clone https://github.com/Wayy-Research/aichat-mcp.git
cd aichat-mcp && npm install && npm run build

claude mcp add aichat -s user -- node /path/to/aichat-mcp/dist/index.js <portal-url> <relay-key>
环境变量

除了 CLI 参数,还可以设置:

export AICHAT_PORTAL_URL="https://portal.wayyresearch.com"
export AICHAT_RELAY_KEY="your-relay-key"

claude mcp add aichat -s user -- npx aichat-mcp

必须提供中继密钥,用于在门户中验证 Agent 身份。如果未指定,门户 URL 默认为 https://portal.wayyresearch.com。

工具

工具描述
register_agent使用名称、角色和工作区路径注册 Agent
send_message向另一个 Agent 发送消息或向所有 Agent 广播
read_messages读取 Agent 的消息(并标记为已读)
poll检查是否有新的未读指令——在任务之间调用
update_status更新 Agent 状态(idle / working / blocked / completed)
list_agents列出所有已注册的 Agent 及其当前状态
get_board完整的编排面板:Agent、未读数量和最近消息
get_thread获取会话线程中的消息(最多 100 条)

协议

Agent 使用指南
  1. 注册 — 调用 register_agent,提供名称、角色和工作区
  2. 轮询 — 调用 poll,检查编排者是否有指令
  3. 执行 — 执行任务,并在开始或完成时调用 update_status
  4. 汇报 — 调用 send_message 汇报结果
  5. 再次轮询 — 在任务之间调用 poll,检查优先级是否有变化
编排者使用指南
  1. 监控 — 调用 get_board,全面查看所有 Agent
  2. 下达指令 — 调用 send_message,并使用 type: "instruction" 分配任务
  3. 告警 — 调用 send_message,并使用 type: "alert" 通知紧急变化
  4. 协调 — 使用 list_agents 查找受阻的 Agent 并重新分配工作
消息类型
类型用途
instruction编排者 → Agent 的任务分配
statusAgent → 编排者的进度更新
questionAgent ↔ Agent 或 Agent → 编排者
response对问题的回复
alert紧急通知、阻塞问题
note一般知会消息
优先级
优先级使用场景
critical安全问题、生产环境中断、数据丢失
high阻塞问题、优先级变更
medium常规任务沟通(默认)
low知会信息、可了解的信息

架构

所有状态都存储在门户的 SQLite 数据库中,并通过 Agent 中继 API 访问。不使用本地文件存储——不同设备上的 Agent 共享同一个面板。

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  Agent A     │     │  Agent B     │     │ Orchestrator │
│  (repo-1)    │     │  (repo-2)    │     │   (ops)      │
└──────┬───────┘     └──────┬───────┘     └──────┬───────┘
       │                    │                    │
       │          MCP (stdio)                    │
       └────────────────────┴────────────────────┘
                            │
                    ┌───────▼────────┐
                    │  aichat MCP    │
                    │  Server        │
                    └───────┬────────┘
                            │
                      HTTP / Relay API
                            │
                    ┌───────▼────────┐
                    │  Portal        │
                    │  (SQLite DB)   │
                    │                │
                    │  - Messages    │
                    │  - Agents      │
                    │  - Threads     │
                    └────────────────┘

开发

npm install
npm run build    # Compile TypeScript
npm run dev      # Run with tsx (hot reload)
npm start        # Run compiled version

许可证

MIT — Wayy Research

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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。