agy-mcp

agy-mcp

Wraps Google Antigravity CLI into 11 typed MCP tools, enabling any MCP client to invoke agy for code review, prototyping, execution, and long-running tasks.

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README

agy-mcp

License: MIT Python CI Tests

语言:English · 繁體中文 · 日本語

把 Google Antigravity CLIagy)包装成 11 个 typed MCP 工具, 任何 MCP 客户端(Claude Code / OpenAI Codex / Cursor / Cline / Continue …)都能直接调用。配套可选 Skill bundle,让支持 skill 的 平台学会何时调、用哪个 mode


快速开始

# 1. 装 uv(已有可跳过)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 2. 装 agy-mcp(从 PyPI)
uv tool install agy-mcp

# 3. 注册 MCP server(以 Claude Code 为例;其它客户端见折叠区)
claude mcp add agy -s user --transport stdio -- agymcp

# 4. (可选)装 SKILL,让 Claude / Codex / Antigravity 学会何时调
agy-install-skill --target all

# 5. 验证(不调真实 agy API)
agy-doctor

<details> <summary><strong>让本地 agent 自己装</strong>(推荐:复制下方提示词到 Claude Code / OpenAI Codex CLI,它会自己读、执行、验证)</summary>

请帮我把 agy-mcp 这个开源 MCP 安装好。具体目标:

1. 用 uv tool 装本仓库的 console scripts(agymcp / agy-bridge /
   agy-doctor / agy-install-skill)。如果本机没有 uv,先用
   `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh` 装好。
2. 把 agy MCP server 注册到我当前正在使用的 agent 平台:
   - 如果你是 Claude Code,执行:
     `claude mcp add agy -s user --transport stdio -- agymcp`
     并用 `claude mcp list` 确认 `agy: ✓ Connected`。
   - 如果你是 OpenAI Codex CLI,向 `~/.codex/config.toml` 追加:
     ```toml
     [mcp_servers.agy]
     command = "agymcp"
     args = []
     ```
     并重启 Codex 会话让其生效。
3. 装协作 SKILL(让本平台知道何时调用 agy):直接调用刚才暴露的
   `agy_install_skill` MCP 工具,参数 `targets=["all"], scope="user"`。
   它会写到 `~/.claude/skills/`、`~/.agents/skills/`、`~/.agy/skills/`
   三处。装完后告诉我重启窗口让 SKILL 生效。
4. 验证:调用 `agy_doctor` MCP 工具,把返回的 JSON 完整贴给我看;
   预期 `healthy=true`,主要 check 全部 `ok=true`。如果 `auth` 这项
   显示未登录,告诉我手动跑一次 `agy --version` 触发 OAuth 流程,
   然后再调一次 `agy_doctor`。
5. 安装来源默认走 PyPI:`uv tool install agy-mcp`。如果我让你装某个
   未发布分支或本地 clone,再切到 `git+https://github.com/Boulea7/agy-mcp.git`
   或本地 `--from <项目本地绝对路径>`。

约束:
- 不要 push 任何东西、不要改我的 .gitconfig。
- 在没有我确认前不要调真实的 `agy` 模型(只能跑 doctor / dry-run)。
- 任何写入操作(包括上面这些)做之前先简短说一下要做什么,等我点头
  再执行;如果你的当前权限模式允许 acceptEdits,就直接执行。

每完成一步给我一行汇报,全部完成后给出一份 4 行总结:装在哪、11 个
MCP 工具是否齐、SKILL 落地路径、剩余可选项。

</details>

<details> <summary><strong>其它 MCP 客户端注册方式</strong></summary>

  • OpenAI Codex CLI:向 ~/.codex/config.toml 追加:
    [mcp_servers.agy]
    command = "agymcp"
    args = []
    
    重启 Codex 会话生效。
  • Cursor / Cline / Continue / 其它 MCP 客户端:在客户端的 MCP server 配置里加一条 name=agy、command=agymcp、transport=stdio 即可。具体语法各家不同,参考各自文档。

</details>

完整安装与故障排查 → docs/installation.md


它是什么

把 Google 新发布的 Antigravity CLI(agy)包装成可被任意 MCP 客户端 调用的协作 agent backend。两条等价路径:

  • MCP serveragymcp 经 FastMCP stdio 暴露 11 个 typed JSON 工具, pydantic envelope 稳定可解析。任何 MCP 客户端皆可
  • Skill bundles:装到 ~/.claude/skills/~/.agents/skills/~/.agy/skills/,教 agent 何时调 agy、用哪个 mode、注意哪些安全 规则。仅对 Claude Code / OpenAI Codex / Antigravity 三家有效
  • 共享 backend:两条路径都走同一 bridge.py → adapter → safety policy → worktree,行为一致。

agy_doctor--dry-run 外,agy / agy_start 会启动真实 agy --print,可能消耗 Antigravity 请求额度。本项目只包装、路由、 隔离、审计,不重新实现 agy API。

11 个 MCP 工具

工具 用途
agy 同步一次性调用(PROMPT / cd / sandbox / SESSION_ID + mode / backend / output_protocol / worktree / allow_write / extra_env
agy_continue SESSION_ID
agy_start 后台启动长任务,立即返回 job_id
agy_status 查 job 状态:running / completed / failed / cancelled / upstream_error
agy_read 读 job 事件流(raw / claude / codex 三协议)
agy_result 取已完成 job 的结果;不传 job_id 时返回最近完成任务
agy_cancel 跨平台 process group 终止
agy_sessions 列最近 session
agy_doctor 环境 + 鉴权 + capability 探测(不泄漏 secrets)
agy_install_skill 把 SKILL bundle 装到 Claude / Codex / Antigravity 目录
agy_purge 清理本机 session-store 目录(refuse days<=0

何时调用 / 何时不调用

情景 建议路径
上下文里能直接答的 Q&A 不调,自己答
Bug 假设的第二意见 agy(..., mode="review")
给 review 用的 diff agy(..., mode="prototype")(无 allow_write
应用 reviewed diff agy(..., mode="execute", allow_write=True)(自动 worktree)
数小时大重构 agy_start(..., mode="long") 然后轮询
需要 Anthropic / OpenAI 对话状态 不调 —— agy 是独立模型独立上下文

安全底线

  • 所有错误 / 日志 / 响应字段先过 SafetyPolicy.redact/Users/<u>/~/,PEM / JWT / AKID / Bearer 全脱敏;
  • mode=execute 写入必须显式 allow_write=True;destructive prompt 即使置位仍拒;
  • execute 模式下读 / 提及 ~/.ssh~/.aws/credentials、浏览器 cookie、OS keychain 都拒;
  • mode=execute + allow_write 默认 worktree=True(可经 ~/.config/agy-mcp/config.tomlAGY_MCP_WORKTREE_DEFAULT=0 关闭);
  • 不写任何文件到 ~/.gemini/(Antigravity CLI 自有状态目录);user-scope antigravity skill 落在 ~/.agy/skills/

完整威胁模型与「防御」清单 → docs/security.md

项目协议片段

直接复制到项目根的 CLAUDE.md / AGENTS.md

文档目录

文件 内容
docs/installation.md 安装 + Claude Code / Codex 注册 + SKILL + 验证
docs/architecture.md 模块图(caller / MCP server / bridge / supervisor / adapter / safety)
docs/output-strategy.md Hybrid backend:stdout + klog + transcript.jsonl + 协议翻译器
docs/README_EN.md English README
docs/README_ZH-TW.md 繁體中文 README
docs/README_JA.md 日本語 README
docs/security.md 威胁模型、防护清单、明确不防御项
docs/cli-capabilities.md agy --help 实测 + capability 矩阵
docs/examples.md 7 个典型场景
docs/comparison-with-cli-wrappers.md Stream-json passthrough vs Hybrid backend 两种 wrapper 模式对比
docs/release.md PyPI trusted publishing + GitHub Release 发布手册(一次性设置 + 常规流程)
CHANGELOG.md 版本变更记录(Keep a Changelog)

开发

uv sync
uv run pytest        # 全量测试
uv run agymcp        # 启动 MCP stdio server(人工测试用)
uv run agy-bridge --cd . --PROMPT "Hello" --mode ask --dry-run --debug
uv run agy-doctor    # 环境与鉴权探测

License

MIT.

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