MCO

CLI 优先的 AI 编码代理编排层:并行运行你选定的多个代理与模型,对比原始答案后再行动。

源仓库
mco-org/mco
Star 数
★ 540
最近更新
19 天前
License
MIT
主语言
Python

30 秒速览

运行形态
命令行工具Agent 插件 / 技能
可在哪里用
通用 · 跨平台Codex · Claude Code
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
Python 3.10+npm/npx至少一个提供方 CLI(claude、codex、gemini、opencode、qwen、copilot、hermes、pi、grok 或 cursor)Shell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
需要在合并前获得多模型交叉意见的工程师:用 mco review --providers claude,codex,pi 对仓库做只读高风险缺陷评审。
不适合
  • 需要开箱即用、无需自行安装并登录各家 Agent CLI 的团队
  • 希望由 MCO 提供操作系统级沙箱隔离的用户
  • 需要 MCO 自动管理 worktree 或合并并行写入的场景

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

MCO(mco-org/mco,MIT 许可)是一个轻量的 CLI 优先编排层,把 Claude Code、Codex、Gemini、Pi 等编码代理组成评审或执行团队。用户用 --providers 显式指定代理团队,MCO 并行调度各提供方,保留每一次调用的完整原始答案与运行状态。它刻意保持答案文本不透明,不会把自然语言输出转换成结论、严重度、置信度或自动决策,判断权留给人。权限通过 read_only / write / yolo 三档执行模式映射到各提供方的原生标志,review 默认只读,run 默认可写。安装后自带 mco-cli Skill,可被 Claude Code、Codex 等调用代理直接使用,也支持以文本、JSON、JSONL、Markdown 产物输出。各提供方 CLI 仍自行负责安装、认证与沙箱,MCO 本身不提供操作系统级沙箱。

MCO 读取 --repo 指定的仓库和 --prompt 提示词,把同一任务并行派发给选定的提供方 CLI(claude、codex、gemini、opencode、qwen、copilot、hermes、pi、grok、cursor),也可用 --agent 按名字/模型组合(如 fast=pi:model-a)。它将一个执行模式翻译为各提供方原生权限标志(read_only、write、yolo),支持 --divide files(文件轮转分片、不重叠)与 --divide dimensions(评审视角轮转)拆分范围,--debate / --synthesize 做辩论与综合,--chain 做基于产物的文件链式传递。输出保留每个调用的原始答案与操作状态,以文本、JSON、JSONL 或 Markdown 产物形式返回;--stream live / l 提供实时或机器可读事件,--dry-run 预览执行计划。提供方进程被隔离在统一的适配器契约之后(detect、run、poll、cancel、transport decode),单个调用失败不会丢弃其他成功答案。mco doctor 检查本机可用代理,mco agent models 发现提供方模型。

  1. 需要在合并前获得多模型交叉意见的工程师:用 mco review --providers claude,codex,pi 对仓库做只读高风险缺陷评审。
  2. 想让不同模型分工实现功能的开发者:用 mco run --execution-mode write 加 --divide files 把无重叠的文件范围分给并行写者。
  3. 在多个模型之间做对比选型或调参的人:用 --agent fast=pi:model-a --agent careful=pi:model-b 对比同一任务的不同模型表现。
  4. 把多代理评审嵌入 CI 的人员:用 --stream l 获取机器可读事件流与机器可读错误契约。
  5. 希望由 Claude Code、Codex 等调用代理来驱动 MCO 的用户:安装 mco-cli Skill 后由调用代理读取 mco -h、确认提供方团队再执行。
  6. 想快速诊断环境的用户:运行 mco doctor -- 检查本机可用的代理与 Skill 健康状况。

如何安装或部署这个 Agent?

前置条件:Python 3.10+、npm/npx,以及至少一个提供方 CLI(如 claude、codex、pi),其安装与认证由提供方自行负责。安装:

npx @tt-a1i/mco@latest install

该命令同时安装 CLI 和捆绑的 mco-cli Skill;如需指定哪些调用代理获得 Skill:

npx @tt-a1i/mco@latest install --agent codex --agent claude-code --yes

随后运行 mco doctor -- 检查本机可用代理。从源码开发安装:git clone https://github.com/mco-org/mco.git 后执行 python3 -m pip install -e .。

如何使用这个 Agent?

只读多代理评审:

mco review --repo . --prompt "Review this repository for high-risk bugs." --providers claude,codex,pi

可写编码任务:

mco run --repo . --prompt "Implement the requested change and run the relevant tests." --providers codex,pi --execution-mode write

单次运行固定模型:

mco review --providers codex,pi --provider-models-json '{"codex":"gpt-5.4","pi":{"provider":"seal","model":"deepseek-v4-pro"}}' --prompt "..."

预览不执行:加 --dry-run --;实时进度用 --stream live,机器可读事件用 --stream l。若不提供 --providers 或 --agent,则使用顶层 providers 配置作为保存的默认值;都没有则必须显式选择团队。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 答案保持原始与不透明:MCO 不伪造结论、严重度或共识评分,评审者看到的是每次调用的完整原文,便于独立判断。
  • 覆盖十种内置提供方(claude、codex、gemini、opencode、qwen、copilot、hermes、pi、grok、cursor),且不依赖检测到的二进制自动推断团队,团队选择显式可审计。
  • 提供方进程被统一适配器契约隔离,单点失败不丢弃其他成功答案,适合 CI 等对健壮性有要求的场景。
  • 权限模型清晰:read_only / write / yolo 三档映射到各提供方原生标志,且 yolo 需显式选择加入。
局限
  • 运行依赖每个提供方 CLI 的本地安装、认证与模型访问,MCO 不代管这些,环境准备成本在用户侧。
  • --allow-paths 只校验 MCO 请求的范围,不是操作系统级沙箱;沙箱强度取决于底层提供方 CLI,安全边界有限。
  • MCO 不创建或管理 worktree;并行写者需自行用不重叠的 --target-paths 分区,否则可能产生编辑冲突。
  • hermes oneshot 绕过审批、ACP 终端访问属受信代理能力等特殊路径有额外约束(如必须显式 yolo),采用前需阅读提供方权限参考。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

README 提到同组织的 Hive(hivehq.dev)作为带持久代理身份和共享任务图的浏览器工作台;若只需要本地 CLI 编排和原始答案对比,MCO 更轻量,若需要持久化任务图可考虑 Hive。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
MCO 当前 73 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 540 19 天前 Python Codex · Claude Code
Maestro 编排平台 75 · 存在缺口 Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 ★ 484 6 天前 JavaScript Codex · Claude Code
Concord MCP 67 · 存在缺口 — ★ 707 1 天前 TypeScript Codex · Claude Code
NTM(Named Tmux Manager) 73 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 462 今天 Go Codex · Claude Code

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
存在缺口
73/ 100 五分制 3.7 / 5
本评测基于 2026年9月12日 的源码;此后该项目发布了 1 个正式版本,尚未复审。分数与结论只代表评测时的版本。 最近版本 ↓
信任安全 16/29
可靠稳定 9/14
适用触发 16/18
规范维护 15/18
有效结果 12/13
证据核验 5/8
查看各维度的扣分理由
信任安全16 / 29 · 2.8/5

证据显示有明确的三档执行模式(read_only/write/yolo),yolo 需显式 opt-in,且明确声明 --allow-pathscg 非操作系统沙箱、不自动推断 provider 团队,这些是最小权限与用户确认的良好设计;但敏感数据处理、回滚机制在文件中完全未提及,且核心运行时代码未提供,权限声明的实际实现无法核验,故各扣分。归属方面作者仅为匿名的 'mco maintainers',npm 包名为个人账号 @tt-a1i,发布者未经核实。

可靠稳定9 / 14 · 3.2/5

文档声称隔离失败不丢弃成功结果、有机器可读错误契约和版本对齐检查脚本,内部一致性较好;但实际错误处理代码未见,扣分保留。

适用触发16 / 18 · 4.4/5

受众、使用场景、环境(终端/被调用 agent)描述清晰,明确列出 10 个 provider 及其沙箱边界,环境适配描述充分;触发精度仅靠文档断言,未见实现。

规范维护15 / 18 · 4.2/5

文档架构优秀:分层 guides/reference/contracts、双语 README、CHANGELOG/RELEASING 引用、MIT 许可一致、版本对齐检查脚本存在;但 CHANGELOG 内容本身未提供,命名 @tt-a1i/mco 与 org 名 mco-org 不一致略降归属稳定性,已知局限散见各段而非集中清单。

有效结果12 / 13 · 4.6/5

原始答案保留、不做自动归并的设计有明确差异化价值,输出格式(text/JSON/JSONL/Markdown)清晰;成本收益仅定性描述(多 agent 并行的 token 成本),无量化证据。

证据核验5 / 8 · 3.1/5

多数声明可溯源到具体文档和契约文件,CI 工作流佐证测试/打包流程;但核心 runtime 代码与错误契约正文未在证据中,跨源印证受限,事实与推断需谨慎区分。

风险与缓解建议
  • 静态审查未执行任何代码:read_only/write/yolo 权限翻译与沙箱行为均未经运行验证,使用前请在 dry-run 下自行确认策略解析结果。
  • yolo 模式启用 provider 最宽泛的绕过配置;ACP 终端访问被标为可信 agent 能力——对不可信 prompt/agent 务必使用隔离。
  • --allow-paths 不是操作系统级沙箱,并行写入者需自行用非重叠 --target-paths 划分,否则可能产生编辑冲突。
  • 发布者身份未核实,npm 包位于个人 scope @tt-a1i 下;安装脚本会向调用方 agent 注入 Skill,建议安装前审查 skills/mco-cli 内容。
  • 回滚与敏感数据(如 prompt 中含专有代码的传输与存储)处理未见任何说明,企业环境引入前需自行评估。
证据充分度:低 评估于 2026年9月12日 审查版本 d7fef6c96dca 评估后仓库已有新提交,评分可能未覆盖最新改动
查看完整评分方法 →

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. v0.12.1
    发布说明摘录
    MCO v0.12.1 adds Antigravity CLI support and publishes the Windows, MCP, and Ollama reliability fixes merged since v0.11.0. Added - Built-in Antigravity CLI (agy) adapter with model selection, execution modes, authentication checks, and permission-risk reporting (#127). - MCP progress notifications during long runs and per-call timeout overrides (#125). Fixed - Install locked Node dependencies before the release tests. The initial v0.12.0 release attempt failed before npm publication; v0.12.1 includes the same product changes with the corrected publish workflow. …
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  2. v0.11.0
    发布说明摘录
    v0.11.0 - Invocation-native runtime Status: breaking release guidance This release changes MCO from a findings/decision pipeline into a raw-answer invocation runtime. Legacy findings-driven design documents remain available for context but are superseded by the [invocation runtime v1 contract](https://github.com/mco-org/mco/blob/v0.11.0/docs/contracts/invocation-runtime-v1.md); this note is the migration guide for callers adopting the new public surface. New behavior - Use repeatable --agent [alias=]provider:model for explicit Agent identity and multiple models from one Provider. …
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  3. v0.10.8
    发布说明摘录
    What's Changed * docs: add npm release guide by @tt-a1i in https://github.com/mco-org/mco/pull/96 * feat: add GitHub Copilot CLI adapter by @anxkhn in https://github.com/mco-org/mco/pull/98 * feat: ship agent-native ergonomics in v0.10.7 by @tt-a1i in https://github.com/mco-org/mco/pull/100 * feat: add explicit agent selection and execution modes by @tt-a1i in https://github.com/mco-org/mco/pull/101 * feat: add installer and skill sync workflow by @tt-a1i in https://github.com/mco-org/mco/pull/102 New Contributors …
    在 GitHub 查看 ↗

常见问题

用 MCO 需要付额外费用吗?
MCO 本身是 MIT 许可的免费开源工具,但每次调用走你本地的提供方 CLI,费用取决于各提供方(Claude、Codex、Pi 等)自身的订阅或 API 计费。
MCO 的 --allow-paths 是安全沙箱吗?
不是。它只校验 MCO 请求的范围,不是操作系统级沙箱;实际隔离强度取决于底层提供方 CLI 的原生沙箱行为。
一个代理失败会怎样?
提供方进程被共享适配器契约隔离,单个调用失败不会丢弃其他提供方的成功答案,每条调用的完整原始答案与操作状态都会保留。
可以让 MCO 自动决定用哪些代理吗?
不会。MCO 从不根据检测到的二进制推断团队;必须通过 --providers、--agent 或已保存的顶层 providers 配置显式选择。
并行运行多个写入代理安全吗?
需要谨慎。MCO 不管理 worktree,若选择并行写者,应使用不重叠的 --target-paths 划分所有权,否则会出现编辑冲突。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

相关 Agents