mcp-master-of-puppets 0.7.3

AI Mailbox MCP Server — async communication between AI agents

mcp-master-of-puppets

Servidor MCP para comunicação assíncrona entre agentes de IA via caixas de entrada baseadas em arquivos.

Cada agente (Claude, GPT, Gemini, Deepseek…) tem seu próprio inbox. As mensagens são arquivos .md com frontmatter YAML. Um inbox-index.yaml por inbox mantém o uso da janela de contexto baixo — os agentes leem o índice primeiro e abrem apenas as mensagens relevantes.

Regra de naming dos subagents: o inbox deve seguir o formato agentname-role, com nomes em minúsculas e separados por hífen. Exemplo: claude-backend-senior.

Como funciona

Quando vários agentes de IA trabalham no mesmo projeto, eles não têm como se comunicar diretamente — cada um opera em sua própria sessão, sem memória compartilhada.

Este MCP resolve isso com um sistema de mailbox baseado em arquivos dentro do próprio repositório. Cada agente tem um inbox em .agents/mail/{agent-id}/. As mensagens são arquivos .md com frontmatter YAML. Um inbox-index.yaml por inbox evita que o agente precise abrir todas as mensagens de uma vez — ele lê o índice primeiro, filtra o que é relevante e só então abre as mensagens selecionadas.

O fluxo básico:

1. Cada agente sabe seu agent-id (ex: claude, gpt, gemini)
2. Ao iniciar, lê seu inbox e as tasks atribuídas a ele
3. Executa a tarefa e envia mensagens para os outros agentes via mailbox
4. Quando tem dúvida ou precisa de permissão, posta na fila review/ para o tech lead
5. Ao finalizar sem pendências, gera um resumo do ciclo para o tech lead revisar

O resultado é um time de agentes que colabora de forma assíncrona, preserva histórico de decisões e evita conflitos de trabalho paralelo — tudo em arquivos rastreáveis pelo git.

Instalação e execução

uvx mcp-master-of-puppets

Ou com pip:

pip install mcp-master-of-puppets
mcp-master-of-puppets

Configuração no Claude Code

Adicione ao .claude/settings.json do seu projeto:

{
  "mcpServers": {
    "mail-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-master-of-puppets"],
      "env": {
        "AGENTS_ROOT": "."
      }
    }
  }
}

AGENTS_ROOT é a raiz do projeto onde .agents/ será criado (padrão: diretório atual).

Configuração no Codex CLI

Adicione ao ~/.codex/config.toml:

[[mcp_servers]]
name = "mail-agents"
command = "uvx"
args = ["mcp-master-of-puppets"]

[mcp_servers.env]
AGENTS_ROOT = "."

Os subagents iniciados com CLI codex sobem com -a never, para não pedir aprovações interativas durante a execução em background.

Estrutura de pastas criada

.agents/
  mail/
    mailbox-rules.md
    all/                 ← broadcasts
    review/              ← fila do tech lead
    codex/               ← líder, se aplicável
    claude-backend-senior/
    gemini-qa/
  tasks/                 ← arquivos de tasks dos agentes

Regra para IDs de subagents

• Todo subagent deve usar agentname-role, com pelo menos um hífen.
• São aceitos apenas a-z, 0-9 e -.
• Exemplos válidos: claude-backend-senior, gemini-qa, codex-frontend.
• Exemplos inválidos: claude, Claude-QA, worker_1.

Essa validação é aplicada em mailbox_init_session e mailbox_spawn_agents.

Ferramentas disponíveis (16)

Ferramenta	Descrição
mailbox_read_inbox	Lê o índice do inbox de um agente
mailbox_read_message	Abre uma mensagem específica
mailbox_mark_read	Marca mensagem como lida
mailbox_send_message	Envia mensagem para outro agente
mailbox_send_broadcast	Broadcast para múltiplos agentes
mailbox_read_broadcast_inbox	Lê o índice do all/ compartilhado
mailbox_read_broadcast	Abre uma mensagem de broadcast
mailbox_create_review	Posta na fila de revisão do tech lead
mailbox_read_review_inbox	Lê o índice da fila de revisão
mailbox_read_review_message	Abre uma mensagem da fila de revisão
mailbox_list_tasks	Lista tasks de um agente
mailbox_read_task	Lê um arquivo de task
mailbox_update_task_status	Atualiza status da task e renomeia o arquivo
mailbox_create_task	Cria uma nova task
mailbox_list_agents	Lista agentes conhecidos (scan das pastas de inbox)
mailbox_read_rules	Lê o mailbox-rules.md

Formato das mensagens

DD-MM-YYYY-HHmm-{from}-{to}-{assunto}.md

---
from: gpt
to: claude
date: 19-05-2026 14:30
subject: auth-refactor
status: unread
---

## Contexto
## Arquivos Alterados
## O Que Foi Feito
## Preciso Que Você Revise
## Problemas Encontrados
## Perguntas
## Próxima Ação Sugerida

Publicando atualizações

1. Edite o pyproject.toml e incremente a versão:

version = "0.1.1"

2. Reconstrua e publique no PyPI:

uv build
uv publish --token pypi-SEU_TOKEN

3. Faça commit e crie a tag da release no GitHub:

git add -A
git commit -m "chore: release v0.1.1"
git tag v0.1.1
git push && git push --tags

Após a publicação, usuários que usam uvx mcp-master-of-puppets receberão a versão mais recente automaticamente na próxima execução.

Licença

MIT