MDAN — Multi-Agent Development Agentic Network

MDAN est un framework de développement piloté par l'IA, composé d'agents spécialisés, de wizards interactifs pas-à-pas, d'un système de mémoire persistante et d'un protocole de débat structuré.

100% gratuit et open source. Made in Morocco.

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Nouveautés v3.1 🚀

Module Ecosystem — 2,014 composants

MDAN est désormais connecté à l'écosystème complet Claude Code : 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes, 67 hooks, 67 settings, 69 MCPs.

Sources : khalilbenaz/claude-skills-collection + aitmpl.com (davila7/claude-code-templates)

9 nouveaux agents spécialisés, dirigés par Fayçal (IA Master) et supervisés par Khalil (MDAN Master).

Serveur MCP

MDAN fonctionne comme serveur MCP — tout IDE compatible MCP (Claude Code, Cursor, etc.) peut se connecter directement et utiliser tous les workflows et agents comme des outils.

mdan serve            # transport stdio
mdan serve --sse      # SSE pour le distant

Ajoutez cette configuration dans votre .mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "mdan": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mdan-method", "serve"],
      "env": { "MDAN_PROJECT_ROOT": "." }
    }
  }
}

Outils MCP disponibles :

Outil	Description
mdan_list-workflows	Liste tous les workflows
mdan_workflow_{name}	Exécute un workflow (create-prd, create-architecture, etc.)
mdan_list-agents	Liste tous les agents installés
mdan_agent_{name}	Consulte un agent spécifique
mdan_graph_impact	Analyse d'impact en aval d'un artifact
mdan_graph_visualize	Diagramme Mermaid du context graph
mdan_orchestrate_party-mode	Session multi-agent (discussion/débat/consensus)
mdan_orchestrate_create-decision-record	Crée un decision record
mdan_ecosystem_catalog	Affiche le catalogue complet de l'écosystème (2,014 composants)
mdan_ecosystem_search-skills	Recherche parmi 1,053 skills par mot-clé
mdan_ecosystem_search-agents	Recherche parmi 418 templates d'agents
mdan_ecosystem_search-commands	Recherche parmi 340 commandes
mdan_ecosystem_read-skill	Lit le contenu d'un skill
mdan_ecosystem_read-agent	Lit le contenu d'un template d'agent
mdan_ecosystem_stats	Statistiques d'installation de l'écosyst��me

Ressources MCP : mdan://state, mdan://config, mdan://graph

Context Graph

DAG léger qui trace toutes les relations entre les artifacts. Chaque workflow terminé enregistre automatiquement son artifact dans le graphe.

mdan impact <artifact-id>   # Analyse d'impact en aval
mdan graph                   # Diagramme Mermaid
mdan graph --json            # JSON brut

graph TD
  prd[PRD] -->|input_to| arch[Architecture]
  arch -->|input_to| epics[Epics & Stories]
  epics -->|input_to| sprint[Sprint Plan]
  dr-001[DR-001: API Strategy] -->|impacts| arch

Les Decision Records des débats sont aussi enregistrés dans le graphe.

Orchestration multi-agent avancée

Le Party Mode propose 3 modes :

Mode	Description
Discussion	Conversation libre multi-agent (mode original)
Débat	Argumentation structurée à 3 rôles → Decision Record
Consensus	N agents convergent vers une position commune

Mode Débat — 3 rôles : Partisan 🟢, Opposant 🔴, Arbitre ⚖️. 3 rounds structurés. Produit automatiquement un Decision Record (DR-XXX) enregistré dans le Context Graph. Disponible en sous-mode de party-mode OU directement via /mdan-debate.

Mode Consensus — 3-5 agents passent par 4 phases : positions initiales → cartographie accord/désaccord → itérations de convergence → synthèse.

Agent Sidecars — Mémoire persistante pour chaque agent entre les sessions. Les agents se souviennent des observations, préférences et décisions des sessions précédentes.

Sélection de langue

À l'installation, MDAN vous demande votre langue préférée :

1. 🇫🇷🇲🇦 Français + Darija Marocaine (par défaut)
2. 🇫🇷 Français uniquement
3. 🇬🇧 English
4. 🇲🇦 Darija Marocaine

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Démarrage rapide

npx mdan-method install

L'installeur vous guide pour choisir les modules et votre IDE (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, QwenCoder...).

Ensuite, dans votre IDE, tapez /mdan- pour voir toutes les commandes disponibles.

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Commandes disponibles

Toutes les commandes commencent par /mdan-.

Wizards — Phase 1 : Découverte

Commande	Description
/mdan-create-product-brief	Crée un product brief collaboratif en 6 étapes. Définit la vision, les utilisateurs cibles, le scope et les métriques de succès.
/mdan-market-research	Recherche de marché : analyse concurrentielle, comportement clients, pain points et opportunités.
/mdan-technical-research	Recherche technique : technologies, patterns d'architecture, intégrations et tendances.
/mdan-domain-research	Recherche de domaine : analyse sectorielle, réglementation, paysage concurrentiel.

Wizards — Phase 2 : Planification

Commande	Description
/mdan-create-prd	Crée un Product Requirements Document complet en 12 étapes. Vision, user journeys, scoping, requirements fonctionnels et non-fonctionnels.
/mdan-create-ux-design	Planifie le design UX en 14 étapes : discovery, design system, fondations visuelles, user journeys, composants et responsive.

Wizards — Phase 3 : Architecture

Commande	Description
/mdan-create-architecture	Crée l'architecture technique en 8 étapes : contexte, décisions, patterns, structure et validation.
/mdan-create-epics-and-stories	Découpe les requirements en epics et user stories prêtes pour le développement.

Wizards — Phase 4 : Construction

Commande	Description
/mdan-sprint-planning	Génère un sprint plan depuis les epics. Organise les stories en sprints avec estimation.
/mdan-dev-story	Implémente une story depuis son fichier de spec. TDD, tests et documentation automatique.
/mdan-code-review	Review de code adversariale : détecte les bugs, problèmes de sécurité et violations de patterns.

Wizards — Phase 5 : Livraison

Commande	Description
/mdan-document-project	Génère la documentation complète du projet : overview, deep-dives, source tree.

Flows rapides

Commande	Description
/mdan-quick-dev	Développement rapide en 6 étapes pour les petits changements. Détection de mode, contexte, exécution, self-check et review.
/mdan-quick-spec	Spec technique rapide en 4 étapes. Produit une spec prête pour l'implémentation.

Modes spéciaux

Commande	Description
/mdan-party-mode	Mode multi-agents : 3 modes — Discussion, Débat, Consensus. Agent sidecars, Decision Records, Context Graph.
/mdan-debate	Débat structuré standalone entre agents (Partisan 🟢 vs Opposant 🔴 + Arbitre ⚖️). 3 rounds → Arbitrage → Decision Record.
/mdan-brainstorming	Session de brainstorming avec 12+ techniques créatives (SCAMPER, Six Thinking Hats, Mind Mapping, etc.).

Commandes CLI

Commande	Description
mdan serve	Démarre le serveur MCP (stdio ou SSE)
mdan impact <id>	Analyse d'impact d'un artifact dans le Context Graph
mdan graph	Affiche le Context Graph en diagramme Mermaid

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Les Agents

Les agents sont des personnalités IA spécialisées que vous pouvez invoquer directement.

Équipe principale

Commande	Agent	Rôle
/mdan-agent-pm	Khalil	MDAN Master — Orchestre tout le projet, gère les wizards, garde la mémoire
/mdan-agent-analyst	Amina	Business Analyst — Recherche, briefs, analyse de marché
/mdan-agent-architect	Reda	Architect — Architecture système, tech stack, patterns
/mdan-agent-dev	Haytame	Developer — Implémentation, TDD, code propre
/mdan-agent-qa	Fatima	QA Engineer — Tests, qualité, stratégie de test
/mdan-agent-ux-designer	Jihane	UX Designer — Design UX/UI, wireframes, prototypes
/mdan-agent-tech-writer	Youssef	Technical Writer — Documentation technique, guides, API docs
/mdan-agent-sm	Nadia	Scrum Master — Gestion agile, sprints, rétrospectives
/mdan-agent-security	Yassir	Security Engineer — Audit de sécurité, threat modeling, OWASP Top 10
/mdan-agent-quick-flow-solo-dev	—	Solo Dev — Mode rapide tout-en-un pour développeurs solo

Pack FinTech

Commande	Agent	Rôle
/mdan-agent-fintech-compliance-officer	Rachid	Compliance Officer — Conformité réglementaire (GDPR, PCI DSS, AML/KYC), audit, politiques
/mdan-agent-fintech-financial-analyst	Amina	Financial Analyst — Modélisation financière, analyse de marché, reporting
/mdan-agent-fintech-risk-manager	Karim	Risk Manager — Identification et mitigation des risques, stress testing

Pack DevOps & Azure

Commande	Agent	Rôle
/mdan-agent-devops-azure-azure-specialist	Reda	Azure Specialist — Architecture cloud Azure, migration, optimisation des coûts
/mdan-agent-devops-azure-cicd-architect	Yassine	CI/CD Architect — Pipelines CI/CD, déploiement blue-green/canary, automatisation
/mdan-agent-devops-azure-devops-engineer	Omar	DevOps Engineer — Infrastructure as Code (Terraform, Bicep), monitoring, Kubernetes

Pack Database Optimization

Commande	Agent	Rôle
/mdan-agent-db-optimization-query-optimizer	Driss	Query Optimizer — Analyse de plans d'exécution, tuning SQL, détection N+1
/mdan-agent-db-optimization-indexing-specialist	Salma	Indexing Specialist — Stratégie d'indexation, index composites, audit d'index
/mdan-agent-db-optimization-performance-analyst	Mehdi	DB Performance Analyst — Monitoring, diagnostic, capacity planning, tuning

Pack Ecosystem — 2,014 Composants 🌐

Module qui connecte MDAN à l'écosystème complet Claude Code : 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes, 67 hooks, 67 settings, 69 MCPs.

Agent	Nom	Rôle
🧠 IA Master	Fayçal	Chef de la stratégie IA — Fine-tuning, RAG, agents, MLOps, 130+ skills AI. Décide tous les choix IA, reporte à Khalil.
🎯 Skill Dispatcher	Nadia	Routeur central — Route vers les 1,053 skills, 418 agents, 340 commandes. Catalogue complet.
🔬 Research Team Lead	Leila	Chef de recherche — Deep research, bioinformatique, 126 skills scientifiques, PubMed, UniProt.
🛡️ Security Specialist	Samir	Expert sécurité — 40+ skills sécurité, pentesting, OWASP, threat modeling, compliance.
🏗️ Fullstack Architect	Amine	Architecte fullstack — 200+ skills dev, system design, frontend/backend/infra.
🚀 DevOps Commander	Youssef	Commandant DevOps — CI/CD, K8s, Terraform, 39 agents infra, 11 commandes de déploiement.
📈 Marketing Strategist	Imane	Stratège marketing — SEO, growth hacking, ads, contenu, email, publication multi-plateforme.
📊 Data Scientist	Saad	Data scientist — Analyse, visualisation, ML, ETL, dbt, Power BI, Tableau.
💡 Product Lead	Adnane	Chef produit — PRDs, sprints, estimation, roadmap, communication stakeholders.

Utilisation :

> ecosystem        # 🎯 Ouvre le skill dispatcher (Nadia)
> ai               # 🧠 Consulte le IA Master (Fayçal)
> security         # 🛡️ Lance le Security Specialist (Samir)
> devops           # 🚀 Active le DevOps Commander (Youssef)
> data             # 📊 Parle au Data Scientist (Saad)
> marketing        # 📈 Consulte la Marketing Strategist (Imane)
> product          # 💡 Travaille avec le Product Lead (Adnane)
> research         # 🔬 Lance la Research Team Lead (Leila)
> fullstack        # 🏗️ Consulte le Fullstack Architect (Amine)

Hiérarchie :

🧙 Khalil (MDAN Master) — Gère TOUT le projet
  ├── 🧠 Fayçal (IA Master) — Gère tout ce qui est IA/ML
  ├── 🎯 Nadia (Skill Dispatcher) — Route vers 2,014 composants
  ├── 🔬 Leila (Research) ── 🛡️ Samir (Security)
  ├── 🏗️ Amine (Fullstack) ── 🚀 Youssef (DevOps)
  ├─��� 📈 Imane (Marketing) ── 📊 Saad (Data)
  └── 💡 Adnane (Product)

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Système de mémoire

_mdan/
├── core/config.yaml            ← Configuration du projet
├── state/
│   ├── MDAN-STATE.json         ← État global persistant
│   ├── context-graph.json      ← DAG des artifacts et relations
│   └─�� sidecars/               ← Mémoire persistante de chaque agent
├── ecosystem/                  ← Bridge vers 2,014 composants
│   ├── catalog/CATALOG.md      ← Index complet de l'écosystème
│   └── agents/                 ← 9 agents spécialisés
└── _config/manifest.yaml       ← État de l'installation

Le contexte persiste entre :
- Les wizards (le PRD a accès au brief)
- Les sessions (reprise automatique)
- Les agents (décisions partagées + sidecars)
- Le Context Graph (traçabilité de tous les artifacts)

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Protocole de débat

Lorsqu'une décision critique arrive (choix de stack, pattern, priorisation), les agents débattent :

Mode Discussion (Original)

Conversation libre, 2-3 agents répondent par rotation.

Mode Débat ⚔️

3 rôles : Partisan 🟢, Opposant 🔴, Arbitre ⚖️

Round 1: Ouverture     → Chaque agent présente sa position (max 150 mots)
Round 2: Réfutation    → Chaque agent répond directement à l'autre
Round 3: Final         → Derniers arguments avant l'arbitrage

→ Arbitrage : L'arbitre décide avec justification, score de confiance et dissidence
→ Decision Record (DR-XXX) : Enregistré automatiquement dans le Context Graph

Mode Consensus 🤝

3-5 agents convergent :

Phase 1: Positions    → Chaque agent présente sa position
Phase 2: Cartographie → Zones d'accord ✅ et de tension ⚠️
Phase 3: Convergence  → Les agents ajustent positions et concessions
Phase 4: Synthèse     → Position fusionnée intégrant toutes les perspectives

→ Decision Record enregistré dans le Context Graph

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Architecture (v3.1)

_mdan/                          ← Modules MDAN installés
├── _config/                    ← Manifests, configuration agents
├── core/                       ← Moteur (wizard engine, workflow.xml)
├── mdan/                       ← Module principal (workflows, teams)
├── state/                      ← État runtime (graph, sidecars)
���── ecosystem/                  ← Bridge vers l'écosystème (2,014 composants)
│   ├── agents/                 ← 9 agents spécialisés
│   └── catalog/                ← Index complet
└── {module}/                   ← Modules de domaine (fintech, devops-azure, etc.)

tools/
├���─ cli/                        ← Commandes CLI (serve, impact, graph)
���   └── lib/                    ← Librairies (context-graph)
└─�� mcp/                        ← Serveur MCP
    ��── tools/                  ← Enregistrement des outils MCP
    │   ├── workflow-tools.js
    │   ├── agent-tools.js
    │   ├── graph-tools.js
    │   ├── orchestration-tools.js
    │   └── ecosystem-tools.js  ← 7 nouveaux outils écosystème
    └── resources/              ← Enregistrement des ressources MCP

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Installation

Via npm (recommandé)

npx mdan-method install

Manuellement

git clone https://github.com/khalilbenaz/MDAN.git
cd MDAN && npm install
node tools/cli/mdan-cli.js install

IDE supportés

Claude Code, Gemini CLI, OpenCode, QwenCoder, Cursor, Windsurf, Cline, Codex, et bien d'autres.

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⚡ Règles de communication — Tous les composants

Chaque agent, wizard et skill de MDAN applique un mode de communication ultra-concis :

• Outil d'abord, parler ensuite — Agir avant d'expliquer
• Résultat d'abord — Commencer par le résultat, pas le processus
• S'arrêter quand c'est fait — Pas de résumé, pas de récap, pas de commentaire superflu
• Pas de remplissage — Jamais de "avec plaisir", "bien sûr !", "bonne question", "je vais"
• Pas de formules de politesse — Direct et franc
• Minimum de mots — Si un mot suffit, ne pas en utiliser dix
• Pas d'explications non sollicitées — Le diff parle de lui-même

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Licence

MIT

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<p align="center"> <strong>17 wizards · 28 agents · 4 packs · 2,014 composants · Serveur MCP · Context Graph · Débat/Consensus</strong><br> Conçu au Maroc par <a href="https://github.com/khalilbenaz">@khalilbenaz</a> </p>