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AI开发团队
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MCP工具

AI开发团队

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名：AI-development-team
⭐ 10 Stars 🍴 5 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentsai-dev-toolsanthropic
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，AI开发团队 获评「强烈推荐」。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 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

AI开发团队 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 AI开发团队，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。AI开发团队 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 AI开发团队 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开发团队 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
⭐ 10
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
5

📖 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开发团队 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/olehsvyrydov/AI-development-team

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

# 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 AI开发团队 执行以下任务...
Claude: [自动调用 AI开发团队 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": {
    "ai____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-development-team"],
      "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 75/100 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。

AI Development Team

Claude Code Cursor Kiro VS Code License: MIT Stars

A reusable AI agent-team framework for your editor. ~29 specialist agent skills (a 15-agent core team + optional specialists) plus a workflow-engine and an enforced, proportional workflow with approval gates — process, not prompts. Open-source, no lock-in; works in Claude Code, Cursor, Kiro & VS Code, free by default.
/po → /arch → /secops → [/fin] → [/legal] → [/ui] → /fe | /be → /rev → /qa + /e2e → /verify

The framework is a portable agent layer you install once and use across every project. It ships four things:

  • Agent skills (claude/skills/) — lean SKILL.md personas that load deep references/ on demand; tech stacks (React/Angular/Vue, Java/Kotlin/Python/PHP, …) are references the role self-routes to, not separate agents.
  • The workflow-engine — a skill that classifies each change and refuses to skip a required gate.
  • workflow.yaml — a versioned workflow definition, right-sized to the change via solo → small-team → regulated presets.
  • The installer (install.sh) — wires the skills, commands, and templates into whichever editor(s) you use.
  • Process, not prompts. Gates are enforced by the engine, not left to a model's memory — and right-sized so a typo isn't treated like a feature.
  • Roles, not micro-agents. Each agent is a role persona; technology stacks are references the role loads on demand.
  • OSS-first, no lock-in. Zero paid accounts by default: file-based tickets + a markdown knowledge base. Jira/Confluence, MCP memory, and design tools are optional overlays.

Requirements

ComponentRequiredVersion
[Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code)YesLatest
PythonFor Multi-LLM only3.11+
[OpenRouter API key](https://openrouter.ai/)For Multi-LLM onlyPay-per-use

The core framework (15-agent core team + optional specialists) works with just Claude Code — no additional dependencies.

---

1. Install

git clone https://github.com/olehsvyrydov/AI-development-team.git
cd AI-development-team
./install.sh                       # interactive: pick your editor(s)

The universal installer wires up whichever editors you choose and emits the right config for each — no lock-in:

EditorWhat it installs
**Claude Code**.claude/skills + .claude/commands + CLAUDE.md
**Cursor**.cursor/rules/ai-dev-team.mdc + AGENTS.md
**Kiro**.kiro/steering/ai-dev-team.md + AGENTS.md
**VS Code (Copilot)**.github/copilot-instructions.md + AGENTS.md
./install.sh --editors=all --preset=solo --yes  # non-interactive (preset: solo|small-team|regulated)
./install.sh --editors=claude --scope=user    # global ~/.claude (Claude Code)
./install.sh --dry-run                        # preview, change nothing
./install.sh --link                           # symlink content (dev mode)
./install.sh --uninstall                      # remove what it installed

Optional advanced Claude backends (Atlassian, memory MCP, hooks): scripts/setup-claude-backends.sh.

What Gets Installed

~/.claude/
├── CLAUDE.md                    # Global instructions (TDD workflow, approval gates)
├── TEAM_WORKFLOW.md             # Complete team process documentation
│
├── skills/                      # 29 agent skill files (15 core + specialists; stacks as references)
│   ├── management/              # Product Owner, Scrum Master, Business Analyst
│   ├── architecture/            # Solution Architect, GraphQL Developer
│   ├── development/
│   │   ├── backend/             # Java/Spring, Kotlin, PHP/Laravel, Python/FastAPI
│   │   ├── frontend/            # React/Next.js, Angular, Vue, Flutter
│   │   └── mobile/              # Native iOS/Android
│   ├── quality/
│   │   ├── review/              # Full-stack, Backend, Frontend, PHP reviewers
│   │   ├── testing/             # QA, E2E (Playwright/Detox), BDD/Cucumber, unit testers
│   │   └── verify/              # Completion auditor (gate)
│   ├── operations/              # DevOps, SecOps, MLOps, SRE, Terraform
│   ├── design/                  # UI/UX Designer, UX Research, JavaFX Designer
│   ├── compliance/              # Accountant, Legal (generic + UK regional variants)
│   ├── marketing/               # Product Marketing Strategist
│   ├── specialized/             # Technical Writer, Kai (self-improving meta-agent)
│   └── workflow-engine/         # Workflow contract + gate-check + ledger
│
├── commands/                    # 50 slash commands
│   ├── [role-based]             # /po, /sm, /ba, /arch, /fe, /be, /rev, /qa, /e2e ...
│   ├── [persona aliases]        # /max, /luda, /jorge, /finn, /james, /adam ...
│   └── [utility]                # /agents, /bug, /issue, /memory, /all, /kai ...
│
├── templates/                   # 6 document templates
│   ├── adr-template.md          # Architecture Decision Records
│   ├── user-story-template.md   # User stories with Given/When/Then AC
│   ├── sprint-template.md       # Sprint planning & tracking
│   ├── code-review-template.md  # Structured code review reports
│   ├── investigation-report-template.md
│   └── retrospective-template.md
│
└── workflow/                    # workflow.yaml + schema + optional MCP adapters

---

Quick Start

Jira & Confluence (optional overlay)

By default the team is file-based — Backlog.md tickets + a markdown knowledge base, zero paid accounts. Jira/Confluence are an optional overlay: enable them in workflow.yaml and connect the Atlassian MCP server:

claude mcp add --scope user --transport http atlassian https://mcp.atlassian.com/v1/mcp
  • Jira: Kanban board for issue tracking, ticket lifecycle, sprint management
  • Confluence: Architecture decisions, security reviews, investigation reports, sprint documentation
  • Git conventions: Branch names (feature/PROJ-123-description), commit messages (PROJ-123: Implement feature)

---

Optional Add-Ons

Agent Reference

Technology Extensions

These activate alongside core agents when working with specific technologies:

SkillExtendsTechnology
Angular DeveloperFrontendAngular 21, Signals, NgRx SignalStore
Vue DeveloperFrontendVue 3, Composition API, Pinia, Nuxt 3
Flutter DeveloperFrontendFlutter/Dart, Riverpod, Material 3
Kotlin DeveloperBackendKotlin 2.1, Coroutines, KMP
Quarkus DeveloperBackendQuarkus, Panache, GraalVM Native
FastAPI DeveloperBackendPython FastAPI, async, Pydantic v2
Laravel DeveloperBackendPHP/Laravel, Eloquent, Filament, Livewire 3
Spring KafkaBackendKafka 4.x, Reactor Kafka, DLT/retry
JavaFX DeveloperDesktopJavaFX 21+, FXML, Scene Builder
GraphQL DeveloperArchitectApollo, Federation, DataLoader
Terraform SpecialistDevOpsMulti-cloud IaC, state management
Cucumber BDDE2E TesterGherkin, step definitions, Cucumber-JVM/JS
HMRC APIBackendUK Making Tax Digital, OAuth2 Gateway
Backend ReviewerReviewerJava/Kotlin focus, Checkstyle, SonarQube
Frontend ReviewerReviewerTypeScript focus, ESLint, accessibility
PHP ReviewerReviewerPHP/Laravel focus, PHPStan, Psalm
Backend TesterTesterJUnit 5, Testcontainers, StepVerifier
Frontend TesterTesterJest, React Testing Library, Vitest
JavaFX DesignerUI DesignerJavaFX CSS, FXML layouts
UK AccountantAccountantUK-specific tax, HMRC, IR35
UK Legal CounselLegalEnglish & Welsh Law, GDPR UK
UK Self-EmploymentUK AccountantSA103, Class 4 NI, MTD quarterly

---

Workflow

Bug Workflow

/bug Login button doesn't work on mobile Safari

Creates a structured investigation → reproduction test → TDD fix → code review → E2E test.

vs. a single "do everything" agent

One mega-prompt**AI Dev Team**
Processhope it remembers**enforced gates** that can refuse to proceed
Right-sizingsame weight for a typo and a feature**proportional** (change-class + presets)
Expertiseone generalist**role specialists** + on-demand stack references
Lock-inoften tool-specific**vendor-neutral**, 4 editors, free defaults

---

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-05
英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

本项目是一个完整的虚拟软件开发团队，旨在为 Claude Code 提供支持。该团队由 40 个专门的 AI 代理组成，从产品负责人到 E2E 测试员，通过结构化的工作流程、审批门户、TDD 和语义知识检索进行协作。每个代理都是一个 Claude Code 实例。

⚡ 功能介绍

该框架包括一个智能知识平台，包含三个系统：

📋 环境依赖

环境依赖与系统要求：

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-05

高质量的AI开发工具，值得关注

📚 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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker：AI-development-team 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
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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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 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
  • +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
⚠️ 不足
  • −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

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。

📄 License 说明

✅ 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

AI-development-team 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具：An AI dev team in your editor — ~48 specialist agents and an enforced, proportio。⭐10 · Python 主要应用场景包括：AI开发辅助。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：AI开发团队 的核心功能完整，质量优秀。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。

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⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 AI-development-team
原始描述 开源MCP工具：An AI dev team in your editor — ~48 specialist agents and an enforced, proportio。⭐10 · Python
Topics ai-agentsai-dev-toolsanthropic
GitHub https://github.com/olehsvyrydov/AI-development-team
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/olehsvyrydov/AI-development-team

收录时间：2026-06-05 · 更新时间：2026-06-05 · 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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