Workflow Commander MCP Server

Accordo MCP 服务

一款功能强大的 MCP（Model Context Protocol）服务，为 AI 编码 Agent 提供由 YAML 驱动的动态工作流指导。通过进度控制和决策点，提供结构化的开发工作流。

功能介绍

此服务通过结构化、由架构定义的开发工作流为 AI Agent 提供指导：

• 📋 动态 YAML 工作流：使用 YAML 定义自定义工作流，并由架构驱动执行
• 🔍 优先发现：根据任务自动发现并选择合适的工作流
• ⚡ 实时状态：实时跟踪工作流状态，并全面管理会话
• 🎯 强制指导：提供权威的分阶段指令，Agent 必须遵循
• 🤖 Agent 生成工作流：Agent 可即时创建自定义 YAML 工作流，这是一项独特功能

两种工作流方式

内置工作流发现流程

1. 自动发现 - 系统扫描 .accordo/workflows/，查找可用的 YAML 工作流
2. 智能匹配 - 根据工作流的功能和目标分析任务描述
3. 工作流选择 - Agent 从发现的选项中选择最合适的工作流
4. 立即执行 - 所选工作流启动，并进行完整的状态管理和进度控制

这让你可以立即使用适用于常见开发模式的成熟工作流——编码、文档编写、调试等！

Agent 工作流生成流程

1. 分析任务需求 - Agent 理解具体需求
2. 获取创建指导 - 提供全面的模板和最佳实践
3. 生成自定义 YAML - Agent 创建满足具体需求的工作流
4. 开始执行 - 自定义工作流运行，并进行完整的状态管理

这样，Agent 就能为任何领域创建工作流——Web 开发、数据科学、DevOps、研究、文档编写、测试等！

快速开始

安装 accordo CLI

accordo CLI 可用于轻松配置和管理 MCP 服务。直接安装：

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

安装程序将：

• ✅ 检测你的环境（虚拟环境、可用工具）
• 🌍 全局安装（推荐）：使用 pipx 实现系统范围内的访问
• 📦 虚拟环境：如果你位于 venv 中，则使用 uv 或 pip
• 🔧 自动设置：处理依赖项和 PATH 配置

CLI 用法

# 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

手动配置 MCP

或者，安装 uv 以管理 Python 包，并手动配置 MCP 客户端： Cursor 配置（.cursor/mcp.json）：

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

也可以使用以下链接安装 MCP 服务（已安装 Cursor）：

获取帮助

📚 文档

• 完整文档 - 全面的指南和参考资料
• 安装前提条件 - 详细的设置要求

🎯 示例

• 工作流示例 - 可直接使用的工作流 YAML 文件
• 配置示例 - MCP 客户端设置示例

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。