共生
AI Skill Hub 强烈推荐：共生 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
通过安装 共生，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。
在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。共生 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。
与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 共生 评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览
AI Infra 级多 Agent 协同框架
共生 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
📖 中文文档
AI Infra 级多 Agent 协同框架
共生 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/854875058/Symbio
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"--": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "symbio"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
- 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
- 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
- 保存配置文件并重启 Claude 客户端
- 重启后，在对话中即可使用本工具
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 共生 执行以下任务... Claude: [自动调用 共生 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"__": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "symbio"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
简介
<img src="https://raw.githubusercontent.com/854875058/Symbio/master/assets/symbio-logo.png" width="110" height="110" alt="Symbio">
核心能力
调度与工作流 - 动态 DAG 运行时 —— 任务不是静态链而是可持久化的执行图，支持节点状态、事件、产物、重规划与断点恢复。 - Planner / Reviewer / Verification —— 高风险任务先规划、再审查、再执行，workflow policy 约束 Agent 不跳过计划与验证。
安全与成本（兑现公众号系列文章承诺，已接入对话运行时） - Token 成本五层优化 —— 语义缓存（相似问题命中后零 Token 返回）、上下文剪枝、成本监控 + 月度预算与超额降级建议，全部接进 /api/chat 与 /ws/chat。 - Prompt Injection 三层防火墙 —— 输入净化 → 语义检测（8 类攻击签名）→ 意图审计，高危输入在调用 LLM 前被拦截；攻击样本库自检拦截率约 65%，对 os.system、while True 等编程话题零误伤。 - HITL 多渠道审批 + 超时升级 —— 微信/QQ/飞书/钉钉/Telegram/Slack 审批卡片与文本命令；超时可自动拒绝 / 自动通过 / 转交管理员。
记忆与进化 - 本体记忆图谱 —— 概念、实体、关系、属性组织成可查询、可视化、可零 Token 推理的图谱。 - 数据飞轮四阶段闭环 —— 轨迹捕获 → 失效分析（根因归纳）→ SOP 蒸馏 → 反哺优化，全部暴露成可点击的 /api/flywheel/*；含真 LoRA SFT 训练后端（transformers+peft，产出真实 adapter 权重与 loss，缺依赖/GPU 时回退桩），网页可选飞轮导出数据集、挑基座模型、后台异步提交并监控训练进度。
接入与工具 - Agent 接入 Claude Code / Codex —— 单个 Symbio Agent 可把任务委托给本地 Claude Code / Codex CLI 执行（ExternalBackedAgent），编排、审批、沙箱、审计仍由 Symbio 掌控。 - 个人微信扫码绑定机器人 —— 内置 iLink Bot 直连，Web UI 点「开始扫码登录」即出二维码，扫码后双向收发；消息自动分流（审批指令→HITL / 其它→对话管线）。无需任何外部部署，也兼容 Wechaty 等外部 bridge。 - 外部 Agent 接管 —— 登记并控制本地 Codex / Claude Code 会话，导入 transcript，纳入统一审批 / 沙箱 / 审计控制面；工作台支持多开平铺、目录浏览选工作区，并可在网页里起真交互终端（PTY 跑 claude/codex/shell 的完整 TUI），或在终端内 resume 接管已有会话。 - Codex 风格沙箱 —— read-only / workspace-write / danger-full-access 三种访问模式 + 审批策略 + 工作区边界 + 审计。 - 真 Docker 容器沙箱 —— 命令可在隔离容器内执行：默认断网（--network none）、只读根文件系统 + /tmp tmpfs、内存/CPU 限额、执行前引擎预检、超时按容器名兜底清理、宿主机环境与密钥绝不泄漏进容器。GET /api/sandbox/docker/status 查引擎状态，POST /api/sandbox/docker/execute 容器内执行。 - Computer Use 视觉闭环 —— 浏览器会话控制、动作集、审计回放；VLM 视觉规划把当前截图像素喂给 Claude 视觉，模型看屏产出坐标动作（点 x/y、输入），三级回退（视觉→文本 LLM→启发式）保闭环不断；Playwright 不可用时降级 dry-run。 - MCP 工具网关 / A2A 协议 / Skills 市场 —— 标准协议接入与本地工具生态；A2A 支持入站编排器执行、出站会话闭环、SSE 流式订阅、webhook 推送与 Bearer 鉴权。
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能力账本
运行时自带能力账本，区分"已实现 / 部分实现 / 规划中"，每项都有证据文件与测试。运行 curl http://localhost:9090/api/capabilities 查看实时状态。
| 能力 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 动态 DAG 运行时 | ✅ 已实现 | 图状态持久化、执行事件、重规划 |
| Planner/Reviewer 策略 | ✅ 已实现 | 先规划、风险审查、验证闭环 |
| HITL + IM 多渠道审批 | ✅ 已实现 | 6+ 渠道 + 超时升级策略（拒绝/通过/转交管理员） |
| 本体记忆图谱 | ✅ 已实现 | ontology memory + API + Web UI |
| 模型池与模型路由 | ✅ 已实现 | 模型配置、路由策略、对话模型选择 |
| 外部 Agent 接管 | ✅ 已实现 | Codex / Claude Code 会话登记、运行、导入 transcript；工作台多开平铺 + 网页真交互终端（PTY 跑 claude/codex/shell 的 TUI）+ 终端内接管 resume |
| Agent 接入 Claude/Codex | ✅ 已实现 | 单 Agent 委托本地 Claude Code / Codex CLI 执行（ExternalBackedAgent） |
| 个人微信扫码绑定机器人 | ✅ 已实现 | 内置 iLink Bot 直连，扫码登录 + 双向收发 + 审批/对话分流 |
| **Token 成本五层优化** | ✅ 已实现 | 语义缓存 + 上下文剪枝 + 成本监控接入对话链路 + 成本仪表盘；可复现基准见 benchmarks/（分层路由 LLM 避免率 85%、上下文剪枝压缩到 25%、语义缓存改写命中率 30%） |
| **Prompt Injection 三层防火墙** | ✅ 已实现 | 接入对话入口，攻击样本自检拦截率 65%，编程话题零误伤 |
| API 全局鉴权 | ✅ 已实现 | 可选 Bearer token 覆盖全部 /api/* 与 WebSocket；默认只绑 127.0.0.1，对外暴露且未设 token 时启动告警 |
| Skills 市场 | ✅ 已实现 | 浏览/搜索 + 安装真实落盘 + 从 GitHub 仓库导入真实 Agent Skills |
| MCP 工具网关 | ✅ 已实现 | 原生 MCP stdio JSON-RPC 工具桥接 + 配置发现 |
| OpenTelemetry 可观测 | ✅ 已实现 | trace/metrics/token 热力图 + Grafana 面板 + OTel Compose 部署包 |
| 数据飞轮（四阶段闭环） | ✅ 已实现 | 捕获/失效分析/SOP 蒸馏/反哺全通 + 真 LoRA SFT 训练后端（transformers+peft，真实 adapter 权重与 loss，缺依赖/GPU 回退桩）+ 后台任务 API 与网页提交监控 |
| A2A 协议 | ✅ 已实现 | 动态 AgentCard、入站走编排器管线、出站 poll 闭环、跨进程真 HTTP 往返、SSE 流式、webhook 推送、Bearer 鉴权 |
| 多模态视觉记忆 | ✅ 已实现 | Claude 视觉摄取管线（图片描述转可检索记忆）+ 聊天附件图片/PDF 自动摄取 + PDF/代码结构抽取 |
| Ray Actor 运行时 | ✅ 已实现 | 真 Ray Actor 池跨进程执行子任务（提交/收集/取消/关闭，worker 内按名重建 Agent 免序列化 client），配置开关接进 SubAgentManager，Ray 关闭/缺失自动回退 asyncio；本机真集群实测任务跑在不同 worker 进程 PID，多机集群部署待验证 |
| **Computer Use 视觉闭环** | ✅ 已实现 | 截图像素喂给 Claude 视觉，返回坐标动作（点 x/y、输入）；三级回退（视觉→文本 LLM→启发式）保闭环不断；截图/动作/审计/回放齐全，真实 GUI 任务成功率取决于模型 |
| 沙箱与 K8s 路径 | 🔧 部分实现 | 本地工作区沙箱 + 真 Docker 容器隔离（断网/只读根/资源限额/引擎预检/孤儿清理）已具备；K8s pod 执行仍为桩，沙箱审计跨重启持久化待补 |
| 联邦学习 + 差分隐私 | 🔧 部分实现 | 联邦 LoRA：各客户端本地数据训 adapter（数据不出本地），只按样本量 FedAvg 加权平均权重 + 差分隐私（L2 裁剪 + 高斯噪声）；单机多客户端端到端验证，跨机安全传输/抗梯度泄露待补 |
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快速开始
pip install symbio
symbio init
symbio serve --port 9090打开 Web UI：http://localhost:9090/ui
默认只监听127.0.0.1。要让局域网或公网访问，先设置SYMBIO_API_TOKEN再加--host 0.0.0.0—— API 含沙箱命令执行和 PTY 终端，无 token 对外暴露 等于开放本机命令执行权限。详见 SECURITY.md。
从源码开发：
git clone https://github.com/854875058/Symbio.git
cd Symbio
pip install -e ".[dev,server,ml,otel]"
symbio init && symbio serve --port 9090CLI 示例：
symbio chat "帮我分析这个项目的测试缺口" --model claude-sonnet-4
symbio task list
symbio memory store --title "项目约束" --content "生产环境默认需要人工审批高危操作"
symbio export --format sharegpt --output data/exports/train.jsonl---
界面预览
Web UI 共 18 个页面，默认暖色浅底主题（Claude / Hermes 风格，可一键切换深色）。每个页面"是什么 / 为什么存在 / 怎么用"见 页面手册，视觉规则见 DESIGN.md。
下列截图摄于 2026-06-17，早于最近一轮设计系统重做（配色校准、空状态三段式、侧栏分组、命令面板），布局与配色已与当前版本不同，待重拍。功能范围仍然准确。
| 成本中心 · 仪表盘 语义缓存命中率、24h 用量、月度预算  |
Prompt Injection 三层防火墙 威胁分布、在线扫描、红队自检、审计轨迹  |
| 数据飞轮四阶段闭环 捕获 → 失效分析 → SOP 蒸馏 → 反哺优化  |
Computer Use 最小闭环 浏览器会话 · 动作规划 · 审计回放  |
| 个人微信双向机器人 扫码绑定 · 审批/对话双向收发（provider-agnostic）  |
本体记忆图谱 概念 / 实体 / 关系可视化，支持零 Token 符号推理  |
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配置
初始化后生成 symbio.yaml。推荐通过 Web UI 或环境变量管理真实密钥，不要把生产 Key 提交进仓库。
model:
anthropic_api_key: ""
anthropic_base_url: "https://api.anthropic.com"
openai_api_key: "" # 配置后启用语义缓存（embedding）
model_low: "claude-3-5-haiku-latest"
model_medium: "claude-sonnet-4-20250514"
model_high: "claude-opus-4-20250514"
server:
host: "127.0.0.1" # 改成 0.0.0.0 对外暴露前，务必先设 api_token
port: 9090
api_token: "" # 非空则所有 /api/* 与 WebSocket 需 Bearer token
hitl:
enabled: true
approval_timeout: 300
timeout_action: "reject" # reject / approve / escalate
cost:
semantic_cache_enabled: true
context_max_tokens: 8000
security:
enabled: true
mode: "default" # default / strict / permissive---
API 概览
| 接口 | 用途 |
|---|---|
GET /api/capabilities | 运行时能力账本 |
POST /api/chat · WS /ws/chat | 对话（含语义缓存 / 剪枝 / 防火墙） |
GET /api/costs/dashboard | 成本中心（用量 + 缓存命中率 + 预算） |
POST /api/security/{scan,selftest} | 防火墙在线扫描 / 红队自检 |
GET/POST /api/flywheel/{overview,failures,sops,feedback} | 数据飞轮四阶段 |
GET/POST /api/hitl/timeout/policy | 审批超时升级策略 |
POST /api/computer-use/sessions | Computer Use 浏览器会话 |
GET /api/tasks/{id}/dag · GET /api/executions/{id} | 任务 DAG / 执行详情 |
GET /api/ontology | 本体图谱 |
POST /api/sandbox/execute · GET /api/sandbox/audit | 本地沙箱执行 / 审计 |
GET /api/sandbox/docker/status · POST /api/sandbox/docker/execute | Docker 容器隔离执行 |
WS /ws/terminal | 网页真交互终端（PTY 跑 claude/codex/shell，默认仅本机可连） |
GET /api/external-agents/transcripts · POST .../sessions · .../{id}/run | 外部 Agent 会话登记 / 运行 / 导入 |
GET /api/fs/dirs | 服务端目录浏览（工作台选工作区文件夹） |
GET /.well-known/agent.json · POST /api/a2a/tasks | A2A AgentCard / 入站任务（可选 Bearer 鉴权） |
GET /api/a2a/tasks/{id}/stream | A2A 任务 SSE 流式订阅 |
POST /api/a2a/sessions · .../{id}/send · .../{id}/poll | A2A 出站会话（发送 + 拉回远端结果） |
POST /api/export/conversations | 对话数据集导出 |
---
高质量的 AI Infra 级框架
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- Docker：Symbio 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +标准化 MCP 协议，生态互联性强
- +与 Claude 官方生态无缝对接
- +即插即用，配置简单快捷
- −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
- −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
- −需要一定的配置步骤
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，共生 是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | Symbio |
| 原始描述 | 开源MCP工具：🧬 Symbio（共生）- AI Infra 级多 Agent 协同框架 | 33 Killer Features: 动态 DAG, 本体化记忆, 防过早完成。⭐250 · Python |
| Topics | aiagentdagpython |
| GitHub | https://github.com/854875058/Symbio |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-24 · 更新时间：2026-06-26 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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