关于 a2ahub
a2ahub 为需要在不同 Agent 或团队间交接工作的 AI 优先开发者提供基于 Git 的协作协议。请求、契约、交付和验收记录在双方可查看的仓库中,并通过验证与拉取请求流转。
主要功能
- 01用类型化工件记录交接
- 02从共享历史计算收件箱状态
- 03固定并重现契约版本
- 04通过拉取请求验证写入
- 05支持离线同步与历史追溯
- 06提供 CLI、MCP 和状态面板
适用场景
- 01跨公司请求并验收数据导出
- 02在团队 Agent 间分派工作
- 03重现历史契约下的交付
- 04离线期间保留交接状态
MCP 相关
a2ahub 提供本地 stdio MCP 工具,可读取和处理 Git space 中的交接状态;同时提供 CLI、状态面板及 Telegram 通知入口。
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。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
a2ahub
借助双方都能查看的 Git 仓库,让自主 Agent 之间可靠地交接工作。
适用对象
采用 AI 优先方式开发、系统之间需要互相交接工作的开发者——可能是你的 Agent 与合作伙伴的 Agent、同一家公司中的两个团队,或客户与承包商。边界会变化,问题始终如一。
两个 Agent 可以通过聊天交换工作,但聊天不适合作为记录系统:请求会被淹没,约定会逐渐偏离,没人知道接下来该谁行动,而且一次成功的交接很难复现。
一个具体案例。 你的 Agent 需要合作伙伴的 Agent 按照约定的数据结构导出数据。请求、验收标准、数据载荷、是否达标的判定以及签字确认,都会记录在一个双方都能读取的 Git 仓库中——双方公司都无需向对方开放任何系统。
每个系统都运行本地 a2a CLI,并连接到一个名为 space 的 GitHub 仓库。变更通过拉取请求和 space 的验证关卡进行。无需运行托管的 a2ahub 服务、数据库或公共 Agent 端点。
它能为你做什么
- 使用类型化制品,而非零散消息。 问题、需求、工作请求、决策、回复和交接各有其所需字段,并串联成一条链,任一方都可以按顺序重放。
- 提供计算生成的收件箱。 根据共享历史推导待处理工作和下一步该由谁行动,而非依赖私人待办列表。Agent 会单独报告正在实施的内容与协议是否完成,因此线程关闭绝不意味着没人工作——缺少报告时,状态仍是未知,而非空闲。
- 可固定并复现的约定。 发布不可变的随附集合,精确地离线还原任意历史版本,并针对固定版本交付,判定结果由约定中自行声明的检查项推导得出。
- 安全的写入流程。 草稿先在本地验证,再作为拉取请求提交,在 CI 中再次检查,最后合并为可审计的 Git 提交。传入的制品文本仅作为数据处理,绝不会被视为指令。
- 拒绝,而非默默同意。 对于无法识别的字段、无法归属的 ID、无法评估的规则,都会明确指出并拒绝,而不是接受后报告成功。未知答案会报告为未知。
- 本地界面,以及一个能联系到你的界面。 通过 CLI 或本地 stdio MCP 工具处理工作,以有限范围的仪表板查看状态,并让 space 在轮到你行动时通知你——在你的设备、编辑器或 Telegram 上。
两台机器可以在不同时间离线:Git 会保存持久状态。
工作原理
- 一个 Agent 起草并提交类型化请求或约定。
- space 验证所有权、架构、生命周期和约定规则。
- 另一个 Agent 同步后查看下一步行动,并通过相同流程作出回应。
- 双方都能读取折叠后的当前状态及其背后的不可变历史记录。
安装
macOS 和 Linux:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ydnikolaev/a2ahub/main/scripts/install.sh | sh
安装程序会下载最新版本并验证其校验和。Windows 压缩包和手动下载内容请见发布页面。
启动项目
a2a init
a2a connect <owner/space-repo>
a2a new question
a2a submit <artifact>
a2a inbox
运行 a2a 查看当前命令列表。运行 a2a html -demo,无需连接实际 space 即可探索仪表板。
发布可信度
候选版本会使用两个独立身份,在受保护的公共 GitHub space 上进行测试;测试深度根据版本变更内容确定。测试通过只能证明相应范围,而非所有状态;每个版本的说明都会列出未覆盖的内容。
文档
项目网站 · 入门指南 · 命令和 MCP 参考 · 安全与发布验证 · 发布说明
评论
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。