Mission Control
为多运行时 AI 工作提供自托管调度、审查与成本运营台。
按维度查看评分与理由
证据显示有角色检查（requireRole admin）、API密钥认证、安全加固文档和审计脚本，但用户确认机制（如审批）仅在文档中提及，未在代码中验证。数据流透明度有架构图和文档说明，但未详细展示内部数据流。敏感数据处理有安全指南和密钥管理建议，但未验证实际实现。依赖安全有CodeQL工作流和依赖锁定，但未提供漏洞扫描结果。外部效果有webhook和网关集成，但未明确限制。回滚仅有文档提及，无具体机制。来源归属有明确的作者和维护者信息。
自洽性良好，README与代码结构一致，但未运行测试验证。依赖可用性有package.json和pnpm-lock，但未验证安装。失败消息有错误处理代码，但未全面评估。
目标受众明确（多代理运维），场景覆盖广泛，能力边界有说明（不替代代理推理），触发精度有API和CLI示例，环境适配有Docker和本地安装指南。
信息架构清晰，有文档目录和架构图。安装说明详细，有本地和Docker方式。命名稳定性因alpha状态而降低。示例和FAQ有快速入门和故障排查。已知限制有明确说明（alpha、适配器深度不一）。许可证为MIT，版本和变更日志存在。维护责任有明确维护者。
输出可用性有CLI、API、MCP等接口，边际价值高（解决多代理管理痛点），成本效益合理（自托管、开源）。
声明可追溯，有文档和代码支持，但跨源验证有限（仅单一仓库），事实与推断分离较好，但未执行测试。
- Alpha状态：API、schema和配置可能变化，生产使用需谨慎。
- 用户确认机制（如审批）仅在文档中提及，未在代码中验证，实际行为可能不同。
- 依赖安全仅有CodeQL工作流，未提供漏洞扫描结果，建议运行安全审计。
- 回滚机制未明确，文档中仅提及，需确认实际支持。
- 跨源验证有限，仅基于单一仓库，建议参考其他来源。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Mission Control 是一个自托管控制平面，用于在本地仪表盘中调度任务、查看运行记录、审查失败并追踪支出。它位于代理运行时之上，不接管推理或工具循环，而是治理任务、会话、审批、事件与完成回执等外围运营流程。系统提供 Next.js Web UI、CLI、MCP 服务器、OpenAPI 描述的 REST API、WebSocket 与 SSE，并以 SQLite 保存本地控制平面状态。它可连接 OpenClaw、Claude Code、Codex 等运行时，也提到 CrewAI、LangGraph、AutoGen 和 Claude SDK 工作流，但各适配器能力深度不同。部署可使用本地 Node.js/pnpm、Docker Compose 或发布的容器镜像；面向网络暴露时需要按文档配置 TLS、允许主机和加固措施。
运营者先在 /setup 创建首个管理员账号，并从 Settings 复制 API key。脚本或代理可调用 POST /api/agents/register 注册身份，再调用 POST /api/tasks 创建并分配任务；代理通过 GET /api/tasks/queue?agent=scout 获取队列工作。任务板覆盖 inbox、assignment、execution、review、quality review 和 completion，Aegis review 要求存在审批记录后任务才能完成。控制台还汇集心跳、会话、活动流、计划任务、webhook、日志、token 用量与成本视图；CLI 可执行 pnpm mc agents list --json、pnpm mc tasks queue --agent scout --json 和 pnpm mc events watch --types agent,task。MCP 接入通过 scripts/mc-mcp-server.cjs 启动，运行中的实例提供 /docs 和 /api/docs 的 API 文档。
- 负责多个 Codex 或 Claude Code 实例的工程负责人，需要确认某个任务由谁接手、执行到哪里以及是否已通过审查。
- 在本地或私有网络运行代理的团队，需要用 SQLite 保存任务、会话、事件和成本运营数据，而不采用托管多租户服务。
- 需要让脚本通过 REST API 注册
scout这类代理、创建任务并让代理轮询领取队列的开发者。 - 需要对高风险或失败运行保留身份、任务、工具调用、审批、结果和验证证据的运营人员。
- 使用 cron 创建定期任务模板，并希望在同一活动流中审查代理、任务和系统事件的团队。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 将 Web UI、CLI、MCP、REST/OpenAPI、WebSocket 和 SSE 集中到一个本地控制平面，适合人和自动化脚本共用。
- 任务流程包含 Aegis 审批记录与 completion receipts，能把“运行过”与“已完成且经验证”区分开。
- SQLite（WAL 模式）保存本地状态，且支持通过
MISSION_CONTROL_DATA_DIR指向持久化绝对路径。 - 同时覆盖任务、代理注册、心跳、会话、排程、活动流、日志、token 与成本，而非只显示单一运行记录。
- 项目明确处于 alpha，API、schema 和配置可能在版本间变化。
- 运行时适配深度不一致；接入 OpenClaw、Claude Code、Codex 等前需要核实具体功能是否支持。
- 实时会话消息依赖已连接的 runtime gateway；gateway 对其他任务与运营功能则是可选的。
- 网络部署需要 TLS 反向代理、
MC_ALLOWED_HOSTS和加固配置；项目明确警告不要未经配置直接暴露到网络。
如何安装或部署这个 Agent？
源码安装需要 Node.js 22 或更高版本及 pnpm：git clone https://github.com/builderz-labs/mission-control.git，cd mission-control，然后运行 bash install.sh --local。也可执行 nvm use 22、pnpm install、pnpm dev；Windows 可在 PowerShell 运行 ./install.ps1 -Mode local。容器方式可运行 docker compose up，或执行 docker pull ghcr.io/builderz-labs/mission-control:latest 后运行 docker run --rm -p 3000:3000 ghcr.io/builderz-labs/mission-control:latest。首次启动后访问 http://localhost:3000/setup 创建管理员账号，并在 Settings 获取供脚本或代理使用的 API key。
如何使用这个 Agent？
设置 MC_URL=http://localhost:3000 和 MC_API_KEY=replace-with-your-api-key。用 Bearer API key 调用 POST $MC_URL/api/agents/register，请求体可为 {"name":"scout","role":"researcher"}；再调用 POST $MC_URL/api/tasks，例如指定 {"title":"Review open incidents","assigned_to":"scout","priority":"medium"}。代理以 GET $MC_URL/api/tasks/queue?agent=scout 领取任务，也可用 pnpm mc tasks queue --agent scout --json。如需 MCP，可执行 claude mcp add mission-control -- env MC_URL=http://127.0.0.1:3000 MC_API_KEY=replace-with-your-api-key node /absolute/path/to/mission-control/scripts/mc-mcp-server.cjs。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
它不是 OpenClaw、Claude Code 或 Codex 的替代品，也不是定义代理规划和工具使用的框架；它位于这些运行时之上，集中处理调度、观察、审查与治理。
常见问题
它是否是托管 SaaS？
.data/，独立部署可设置 MISSION_CONTROL_DATA_DIR。需要 gateway 才能开始使用吗？
如何进行无头认证？
/setup 创建管理员账号，然后从 Settings 复制 API key，并在 REST 请求中使用 Authorization: Bearer $MC_API_KEY。生产网络部署有哪些已说明的风险？
MC_ALLOWED_HOSTS，替换或安全保存生成的凭据，并使用 hardened Compose overlay；代理消息、技能包、webhook 与 MCP 内容都应视为不可信输入。