agent-supervisor-memory 0.1.0

Local-first MCP tools: workflow routing/spec + keyword memory (JSON) with optional toggles.

MCP tools (workflow + memory)

本目录提供一个 单进程 的 Python MCP server，默认启用两组能力：

• workflow.*: 生成最小化 spec（lite/spike/heavy）
• memory.*: 个人记忆（JSON 存储，关键词+tags+key 命名空间检索；无向量数据库/无 embedding）

MCP server 名称：agent-supervisor-memory（见 mcp-tools/agent-supervisor-memory/server.py）。

Quickstart

cd mcp-tools/agent-supervisor-memory
poetry env use python
poetry install
poetry run agent-supervisor-memory

默认存储文件（安装后）：~/.local/share/agent-supervisor-memory/memory.json（可用 MCP_MEMORY_PATH 覆盖）。 默认策略文件（安装后）：~/.config/agent-supervisor-memory/agent-policy.json（可用 MCP_AGENT_POLICY_PATH 覆盖）。

说明：Poetry 会统一管理虚拟环境与依赖，避免你本机 shell 的 python/pip alias 干扰。

如何引用（MCP client 注册）

不同 MCP client 的配置方式不同，但核心信息通常是：

• command: agent-supervisor-memory
• args: []

工具名引用方式是 tool name，例如：memory.search、workflow.route。

参考配置片段（TOML 风格）

如果你的 client 支持类似下面这种配置（你贴的 exa 例子就是这种风格），可以这样写：

[mcp_servers.codex_tools]
command = "agent-supervisor-memory"
args = []

建议同时设置工作目录到仓库根目录（不同 client 字段名可能是 cwd/workdir/root），并按需加环境变量：

[mcp_servers.codex_tools]
command = "agent-supervisor-memory"
args = []
# cwd = "/path/to/k3s-test"
# env = { MCP_MEMORY_ENABLED = "true", MCP_SUBAGENTS_ENABLED = "true" }

安装方式（发布后）

• 推荐：pipx install agent-supervisor-memory，MCP client 用 command="agent-supervisor-memory".
• 零安装：uvx agent-supervisor-memory，MCP client 用 command="uvx" args=["agent-supervisor-memory"].

配置

环境变量（均为可选）：

• MCP_MEMORY_ENABLED：默认 true
• MCP_SUBAGENTS_ENABLED：默认 true（当前仅暴露示例 subagents.echo，便于后续扩展）
• MCP_MEMORY_PATH：默认 ~/.local/share/agent-supervisor-memory/memory.json
• MCP_MEMORY_MAX_ITEMS：默认 500
• MCP_MEMORY_MAX_BYTES：默认 2000000（约 2MB）
• MCP_AGENT_POLICY_PATH：默认 ~/.config/agent-supervisor-memory/agent-policy.json

每次 tool 调用也可传：

• options.enable_memory: true|false
• options.enable_subagents: true|false

模型与模式（跨模型路由）

本 server 不直接调用模型；它只提供“建议路由”，由你的 Supervisor/Client 负责真正使用什么模型去执行。

• policy.get: 读取 .codex/agent-policy.json
• workflow.route: 根据任务文本 + mode/effort/auto 给出建议的 supervisor_model/coder_model/effort

默认配置：

• Supervisor：codex-5.2
• Coder：codex-5.1-codex-max
• saving：默认 effort=medium
• efficient：默认 effort=medium

Tools

• capabilities.get
• policy.get
• memory.put
• memory.search
• memory.delete
• workflow.ensure_spec
• workflow.route
• subagents.echo（示例）