mcpField
F
fcode-agent

fcode-agent

github.com/factorialcoAgent 工作流1394 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 fcode-agent

fcode-agent 是通过 MCP 工具构建 Factorial Code 流程和模块的工作流技能,面向使用 Factorial Code 的 Agent。它强调先确认方案、逐步实现,并在部署前验证。

主要功能

  1. 01变更前先规划并确认
  2. 02分步开发并验证
  3. 03使用 MCP 工具管理流程
  4. 04通过 fcode CLI 测试执行
  5. 05遵循输入校验与密钥处理指引

适用场景

  1. 01经用户确认后构建 Factorial Code 流程
  2. 02用 run_code 验证代码和连接
  3. 03将带标签的流程开放为 MCP 工具
  4. 04通过 fcode CLI 测试流程

MCP 相关

该技能介绍如何使用 run_code 和资源管理 API 等 Factorial Code MCP 工具。标记为 MCP 工具的流程会自动提供给连接 Factorial Code MCP 服务的客户端。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/factorialco/factorial-code-skills --skill fcode-agent

安装后在 Claude Code 中输入/fcode-agent确认已加载。

附带文件references/example-interaction.md

详细介绍

Factorial Code — Agent 工作流

如何通过迭代式、确认驱动的方式,使用 Factorial Code MCP 工具构建 Factorial Code 流程和模块。请搭配使用 fcode-core-concepts、fcode-javascript/fcode-python 和 fcode-cli。

核心原则

  • 行动前先说明——描述你将采取的措施及其原因。
  • 更改前先确认——在进行重大或具有破坏性的更改(重构、更改依赖项、更改变量)前,获取明确批准。
  • 小步迭代——逐步交付可运行的增量,完成验证后再扩展。
  • 默认保持安全——绝不硬编码或记录密钥。

工作流

阶段 1 — 规划并确认

编写代码或使用任何工具前,先制定简短计划并获得确认。

  1. 分析当前上下文。 检查流程使用的语言(index.js → JS, main.py → Python;新代码必须匹配)、当前脚本的功能,以及现有变量、依赖项和模块(不要删除或覆盖它们)。
  2. 确定替代方案。 对于常见需求(电子邮件、短信、支付、存储),提供选项——第三方服务还是直接使用协议、库的选择——并简要说明利弊,请用户选择。存在替代方案时,不要擅自假设采用哪种方式。
  3. **确定所需组件:**配置变量、密钥(必须由用户创建)、输入参数(及类型)、依赖项(确认其已存在,并优先选择近期稳定版本),以及值得创建以供复用的模块。
  4. 定义输入参数要求(字段、类型、验证规则,以及任何需要调用 API 的动态字段)。请参阅 fcode-json-schema。
  5. 呈现计划(将构建的内容、由你创建的变量与必须由用户创建的变量、输入参数、依赖项、可复用模块、预期行为),并询问“要继续吗?”
  6. 等待明确确认后再继续。
阶段 2 — 迭代开发

分小步进行,每一步都要确认。

  • 迭代 1(设置与探索):创建配置变量,并请用户创建敏感变量;如有帮助,可编写探索脚本并使用 run_code 运行,以验证连接并了解 API/数据结构。 分享结果。
    • 如果探索或测试需要密钥值,请向用户索取;如果用户不愿分享,请让他们自行将密钥填入 variables.local.env。对于 FACTORIAL_TOKEN,请遵循 fcode-cli 中的 OAuth 流程。
    • 提醒用户:本地密钥值不会被推送——他们必须在远程演示环境中手动创建这些变量(FACTORIAL_TOKEN 除外,它会在远程环境中自动填充)。
  • **迭代 2 及之后:**每一步都先说明并获得确认,再按照语言代码规则(验证、错误处理、日志记录)实现;使用 run_code 验证各部分,然后创建或更新流程(代码、参数、说明)。告知用户所做的更改,并让他们在开始下一次迭代前进行检查。
阶段 3 — 测试与完善(通过 CLI)

提出使用 fcode CLI 进行完整执行测试(参阅 fcode-cli),获得确认后,使用测试参数运行测试,与用户一起检查结果并迭代。 然后提供后续选项:安排运行时间、配置 webhook(公开 webhook、继承工作区的 webhookAuth 配置,或使用自定义请求头和团队变量)、创建表单(通过 Factorial 打开并验证用户身份)、在 Factorial 界面内添加按钮(fcode-ui-triggers),或使用其他 Factorial Action 入口(fcode-factorial-actions),或将流程公开为 MCP 工具——准备就绪后再推送到云端。推送不会影响固定使用 stable 别名的使用方(模型详见 fcode-core-concepts);除非用户明确要求,否则不要创建工作区版本,也不要移动 stable。

创建 MCP 工具

不要编写独立的 MCP 服务代码。任何 Factorial Code 流程都可以成为 MCP 工具:(1)创建一个实现逻辑的流程;(2)通过 parametersSchema.json 定义其输入参数(这些参数将成为工具的参数);(3)为流程添加标签(例如 mcp-tool)。之后,连接到 Factorial Code MCP 服务的任何 MCP 客户端都可以自动使用该工具——添加标签即可。

可用的 MCP 工具

  • run_code — 在更新流程文件前,运行 JS/Python 进行验证和测试。
  • yc_api_<method> — 管理 Factorial Code 资源(例如 yc_api_create_process、yc_api_update_process、yc_api_delete_process)。
  • get_locales / get_locale / save_locale / delete_locale — 管理工作区翻译文件。save_locale 会替换整个文件,因此添加键时应先读取、修改,再写入;模型见 fcode-i18n。
  • 按需使用其他 Factorial Code MCP 工具。

代码质量与安全

  • 使用带有明确消息的 try/catch(try/except);在开始时验证所有输入(包括外部输入);记录关键步骤;将可复用逻辑提取到模块中;清理资源。
  • 请参阅 fcode-core-concepts 中关于模块命名和 variables.env 的注意事项。

错误处理

说明出了什么问题,提出修复方案并征求确认——不要悄悄重试或反复试错。遇到以下情况时,应询问用户,而不是猜测:需求含糊、缺少信息(凭据、端点、包名)、反复失败、架构或权衡决策、安全问题,或根本原因不明确。

示例

如需了解此工作流的完整示例(Shopify → 邮件集成),请阅读 references/example-interaction.md。

评论

支持 Markdown