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AgentRQ
🔌
MCP工具

AgentRQ

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:agentrq
⭐ 31 Stars 🍴 2 Forks 💻 Go 📄 未公布协议 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpacp-clientacp-gatewayagentic-aiagentic-workflowagentsgo
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,AgentRQ 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

AgentRQ 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 AgentRQ,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。AgentRQ 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 AgentRQ 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

AgentRQ 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
⭐ 31
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
2

📖 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」。

AgentRQ 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。

📌 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/agentrq/agentrq

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentrq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentrq"]
    }
  }
}

# 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
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 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 AgentRQ 执行以下任务...
Claude: [自动调用 AgentRQ 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": {
    "agentrq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentrq"],
      "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 58/100 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。

AgentRQ ── Agent-Human Collaboration Platform

<p align="center"> <video src="demos/demo.mp4" width="480" controls="controls"></video> <br /> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=GBAoSpuCzrU">Watch on YouTube in HD</a> </p>

AgentRQ is a modern, high-performance platform designed for seamless collaboration between human operators and AI agents. It leverages the Model Context Protocol (MCP) to allow AI models (like Claude) to interact directly with your workspace's task management system.

🚀 Overview

Think of AgentRQ as a shared workspace where humans and AI agents work together seamlessly. You can break down complex goals into manageable tasks, and delegate work directly to your AI agents.

Because agents "see" the workspace state via MCP, they can autonomously pull their assigned tasks, update statuses, request permissions for sensitive actions, and communicate with you—all synchronized instantly across the platform in real-time.

Prerequisites

  • Go 1.21+
  • Node.js 18+ (with npm)
  • Google Cloud Console: An OAuth2 Client ID and Secret.

1. Install all dependencies

make install

🛠 Getting Started

Installation

npm install -g @agentrq/acp-gateway

Installation

npm install -g @agentrq/codex-gateway@latest

Setup

1. Configure agentrq MCP server for Codex (project-level)

Codex reads project-level MCP server config from .codex/config.toml. Create this file so the Codex agent can use agentrq tools directly during task execution (replace <WORKSPACEID> and <TOKEN> with your values from the agentrq dashboard):

mkdir -p .codex
cat >> .codex/config.toml << 'EOF'

[mcp_servers.agentrq-workspace]
url = "https://<WORKSPACEID>.mcp.agentrq.com/?token=<TOKEN>"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.updateTaskStatus]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.getWorkspace]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.reply]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.createTask]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.downloadAttachment]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.getTaskMessages]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.agentrq-<ID>.tools.getNextTask]
approval_mode = "approve"
EOF

2. Configure the gateway's agentrq connection

Create a .mcp.json in your project root so codex-gateway can connect to the same agentrq workspace:

{
  "mcpServers": {
    "agentrq": {
      "type": "http",
      "url": "https://<WORKSPACEID>.mcp.agentrq.com/mcp?token=<TOKEN>"
    }
  }
}
Note: .mcp.json is used by codex-gateway to receive tasks. .codex/config.toml is used by the Codex agent itself to call agentrq tools (e.g. reply, updateTaskStatus) during execution.

Usage

  1. Ensure you have a .mcp.json in your project root.
  2. Run the gateway followed by your agent's ACP command:

```bash

Usage

Run codex-gateway from your agentrq workspace root (the directory containing .mcp.json):

```bash

Configuration

  1. Create a _config/base.yaml (or development.yaml) in the backend directory.
  2. Fill in your Google OAuth2 credentials:
auth:
  google:
    client_id: "your-google-client-id"
    client_secret: "your-google-client-secret"

Step 2 — `.claude/settings.local.json`

Add a .claude/settings.local.json file in the same project directory to pre-approve the AgentRQ tools and avoid permission prompts on every action:

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__updateTaskStatus",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__getWorkspace",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__reply",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__createTask",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__downloadAttachment",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__getTaskMessages",
      "mcp__agentrq-WORKSPACE_ID__getNextTask"
    ]
  },
  "enableAllProjectMcpServers": true,
  "enabledMcpjsonServers": ["agentrq-WORKSPACE_ID"]
}

🤖 Claude Code & AI Integration

AgentRQ is designed for seamless integration as a Claude Channel. This allows your AI agents to see tasks assigned to them and respond directly within your Claude session.

Each workspace has its own MCP URL and token (visible in the workspace setup modal). In production, these follow the pattern https://WORKSPACE_ID.mcp.agentrq.com/.

🧩 Official Extensions

AgentRQ provides official extensions for major AI agent CLI tools to simplify setup and integration with its supervisor MCP. The sub agents MCPs should use their own workspace specific MCP server URLs.

🔌 Integrations

Slack Integration

AgentRQ supports multi-tenant Slack integration for real-time task creation, thread replies sync, and agent permission requests: - Slack Integration Setup & Usage Guide

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-25

AgentRQ是一个有潜力的MCP工具,支持人机协同

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 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
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • 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
部署方案
  • 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
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 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
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • 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

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 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

✅ 优点
  • +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
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 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
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

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。

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❓ 常见问题 FAQ

agentrq 是一款Go开发的AI辅助工具。开源MCP工具:AgentRQ: Human-in-loop realtime conversational task manager for AI Agents.。⭐31 · Go 主要应用场景包括:AI代理任务管理。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:AgentRQ 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
📚 深入学习 AgentRQ
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🌐 原始信息
原始名称 agentrq
原始描述 开源MCP工具:AgentRQ: Human-in-loop realtime conversational task manager for AI Agents.。⭐31 · Go
Topics mcpacp-clientacp-gatewayagentic-aiagentic-workflowagentsgo
GitHub https://github.com/agentrq/agentrq
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/agentrq/agentrq 🌐 官方网站  https://agentrq.com

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-30 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。