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🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 💻 CLI 🧬 Embedding 🖼 视觉 🧠 Claude ✨ GPT

🔌

MCP工具

共生

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：Symbio

⭐ 250 Stars 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

aiagentdagpython

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

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

共生是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

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。

GitHub Stars

⭐ 250

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

MCP工具

Forks

—

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

AI Infra 级多 Agent 协同框架

📌 核心特色

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

🎯 主要使用场景

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

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 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

📋 安装步骤说明

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

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 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"

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// 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

📑 README 深度解析真实文档完整度 61/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

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/*。

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。 - 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。 - Computer Use 最小闭环 —— 浏览器会话控制、动作集、启发式规划、审计回放；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。

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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
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
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
Skills 市场	🔧 部分实现	本地市场与安装记录已具备，远程生态待完善
MCP 工具网关	🔧 部分实现	stdio JSON-RPC 桥接已具备，协议面待补齐
沙箱与 K8s 路径	🔧 部分实现	本地沙箱已具备，生产级隔离待加强
OpenTelemetry 可观测	🔧 部分实现	trace/token heatmap + OTel Compose 部署包
数据飞轮（四阶段闭环）	🔧 部分实现	捕获/失效分析/SOP 蒸馏/反哺已打通，真实训练后端待补
Ray Actor 运行时	🔧 部分实现	本地 fallback 已有，集群调度待产品化
A2A 协议	🔧 部分实现	AgentCard、入站/出站任务、多轮会话
Computer Use 最小闭环	🔧 部分实现	会话/动作/截图/规划/审计/回放，待接 VLM 视觉规划
隐私计算 / 联邦学习	📋 规划中	当前仅在路线图

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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

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 9090

CLI 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

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界面预览

Web UI 共 16 个页面，默认暖色浅底主题（Claude / Hermes 风格，可一键切换深色）。

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: "0.0.0.0", port: 9090 }

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

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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`	沙箱执行
`POST /api/export/conversations`	对话数据集导出