Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Mit Google anmelden, um Bewertungen zu schreiben.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Harflow MCP

von Harflow-DevVersion 0.0.13i★ 1iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Harflow-Dev/harflow-mcp

So installierst du es

What it does

Dispatch coding tasks to local headless agents with persistent history and workflows.

  • Connects Läuft auf deinem Computer
  • Account or key No key needed
  • Category Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer

Zuerst: Welche KI nutzt du?

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
      "mcpServers": {
        "harflow": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "harflow-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude beenden und neu öffnen

  5. Ausprobieren

    Nutze Harflow MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude sagt, dass es Harflow MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Harflow MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Harflow MCP noch nicht verbinden

Harflow MCP läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Harflow MCP verbinden kann

  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Entwicklertools, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  3. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    claude mcp add --scope user harflow -- uvx harflow-mcp
  4. /mcp in Claude Code eingeben

    Harflow MCP sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  5. Ausprobieren

    Nutze Harflow MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Harflow MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Harflow MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Harflow MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Cursor sagt, dass es Harflow MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Harflow MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Harflow MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn VS Code sagt, dass es Harflow MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Harflow MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Harflow MCP nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user harflow -- uvx harflow-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "harflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harflow-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "harflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harflow-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "harflow": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harflow-mcp"
      ]
    }
  }
}

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
1.048/Wo.
Lizenzi
Apache-2.0
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.0.13
In der Registry veröffentlichti
11. Nov. 2026
Code zuletzt geänderti
10. Nov. 2026
Entwickler
Harflow-Dev
Pakete
pypi: harflow-mcp
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Harflow-Dev bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vorgestern

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt Apache-2.0

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

Fragen, Tipps teilen oder melden, dass etwas nicht geht. Sortiert nach „hilfreich“.

Noch keine Beiträge. Stell die erste Frage oder teile einen Tipp.

Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.

Mit Google anmelden, um zu posten

Nutzerbewertungen

Noch keine Bewertungen

Mit Google anmelden, um zu bewerten

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 69 % der anderen 5786 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 5786 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5786 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Harflow MCP sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (0.0.13) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

Andere in derselben Kategorie

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

von morlutoWeit verbreitet↓ 388.706/Wo.★ 451.315Aktualisiert vor 18 Tagen

Läuft auf deinem Computer

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

von githubWeit verbreitet★ 34.378Aktualisiert vor 9 Tagen

Computer oder Cloud

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

von oraiosWeit verbreitet↓ 35.170/Wo.★ 31.292Aktualisiert vor 6 Monaten

Läuft auf deinem Computer

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

HarflowMCP

HarflowMCP is a local MCP server that dispatches coding tasks to Claude Code, Codex, opencode, Vibe, Antigravity, and the Cursor Agent CLI. It provides persistent task history, bounded reads, cancellation, continuation, and reusable workflows. On measured Claude Code versions, callers can opt in to approving individual Bash, Read, Write and Edit requests one exact action at a time (see harness permissions); on macOS with codex-cli 0.163.0 the same opt-in approves individual Codex commands and, with caller_write_approvals, patches through codex app-server (see Codex caller approvals), and can grant a task a bounded list of specific Bash commands with allowed_commands instead of unrestricted access (see dispatch-time command grants).

Signing into the Cursor editor does not sign in the agent CLI. Headless Cursor dispatch needs agent login or CURSOR_API_KEY. Confirm with agent status: it has to report an access token. That check reads the CLI credential store for the current HOME, so a shell whose home directory is somewhere else still says it is not logged in after a successful agent login. Cursor refuses caller approvals and allowed_commands. Its read_only launch asks for plan mode; write_in_repo, publish, and unrestricted share one print-mode command until a measured boundary separates them. There is no live follow-up on stdin. The pinned CLI is 2026.10.22-27dcf5f on macOS arm64. See harness permissions and backend CLI facts.

MCP task status and single-task waits default to compact polling while preserving the complete final summary, approval attention and recovery diagnostics. Use detail="full" for execution metadata; include_tail=true explicitly includes the raw tail in either mode. Workflow discovery returns names, descriptions, revisions and IDs by default; get_workflow(name) reads the full graph. Prefer wait holds of 50 seconds or less on remote MCP connections. See the waiting and polling guide.

Task ids and workflow run ids may be passed as unique prefixes of at least 8 characters; replies echo the resolved id in resolved_from, and an ambiguous prefix lists its candidates. See id prefixes.

While bounded reads are still establishing caller authority, preparation responses expose only neutral status, source and reason, with empty content and unknown counts. This also applies to a cold index for a direct caller; retry until authority is established. See bounded read authority.

After a dispatch server restart, surviving execution is reported as a quiet observation change; lost or uncertain owner/capture evidence remains visible. Full diagnostics retain the original dispatcher identity. See supervision. For stable read-only parent-process observation continuity, use harflow-ctl status TASK_ID --observer-parent --json (also supported by status-batch); see public contracts.

Builders support explicitly requested conversational turns through ctl and agent MCP steering. A prose reply waits for another caller request; a valid framed proposal remains subject to draft revision checks and explicit Apply/Save. This requires the qualified original external caller or a verified native human and a supported finite harness cap. Ordinary builder messages keep their existing behavior. See builder steering. Orchestrators also support safe-boundary conversation with exact decision revisions: prose waits, and only a framed, validated configured action can resume execution. Already issued work and active sibling results remain real. See orchestrator steering.

Qualified workers support one finite response per explicit caller message, with their actual configured permissions and real tool effects. Steering does not consume or reset normal execution attempts. Epoch-scoped replay and bounded retention require an explicit protocol upgrade; old receipts may expire with visible history gaps. See worker steering and bounded history.

Root connected workers configured headless in fixed Fresh mode also support exact prestart withdrawal and a linked same-assignment retry. A spawn race stays unknown; the operation never authorizes a late signal or poststart replacement. See prestart worker replanning.

Workflow callers can see every pending child question in status and wait replies and answer them independently by decision ID through the root run. Questions and structured clarification items remain complete, and forwarded answers return a durable child acceptance receipt. Resolved attention reasons disappear when execution resumes; unreadable workflow approval metadata is reported separately from requests needing a decision. See workflow input and recovery.

Permission features use cached, binary-bound qualification: measured versions seed the cache, and unseen versions run isolated no-paid behavior probes before use. harflow-ctl qualify explicitly reruns the probes; cached discovery reports per-feature results. Add --qualification-only to permission-preview or workflow-preview NAME to discover only the features requested by that launch without provider self-tests; qualify --feature FEATURE is repeatable. Ordinary permission previews may qualify requested features. Automatic probes currently require macOS isolation. See qualification.

Current seed measurements for these two features: allowed_commands is qualified on Claude Code 2.1.310 and 2.1.312 and Vibe 3.0.3 on macOS through ACP; caller approvals are qualified on Claude Code 2.1.302 (Bash approvals) and 2.1.310/2.1.312, and on Codex through codex app-server for codex-cli 0.163.0 on macOS only (commands, and patches with caller_write_approvals), and on Vibe 3.0.3/macOS through vibe-acp (Bash and file reads; writes/edits with caller_write_approvals); other backends refuse them. Approvals are not available to native workflow children, and a request unanswered after 1800 seconds (or at the node's attempt deadline) is rejected by Harflow, never approved. After a denial there is no approve-later path: recovery is always a new resume_task or continue_task execution guided by denial_remedy (allowed_commands covers only Bash approval_required and chained-command parts; a denied Read, Write or Edit needs a resumed run so the agent can raise a fresh request; a deny_rule cannot be lifted by grants). Workflow permission-grant retry remains unavailable. On compatible engines the Mac Monitor can answer caller-owned requests; authority follows the existing inferred, cooperative same-user model and does not authenticate a human or the app. See harness permissions.

Vibe 3.0.1 and 3.0.3 headless dispatch use its Rust CLI and the ask approval profile for read_only. This is an approval policy, not a write-tool exclusion: inherited policies or custom profiles can pre-approve writes. The retained VIBE_CLI=python selector is ignored by Vibe 3; interactive takeover inherits the user's environment.

Vibe permission results retain structured tool refusals and the scopes requested by approval callbacks. Known refusal shapes distinguish approval requirements, policy denials and denylist rules; unknown reasons remain unclassified. Vibe 3.0.3/macOS uses a qualified ACP transport for caller approvals, allowed_commands and explicit configured-model selection. Requests and responses are bound to the exact tool input; grants never replace the native allowlist or override native deny policies. Ordinary launches without these options retain the established headless transport. See Vibe permission denials.

Vibe provider HTTP 402 failures retain a safe explanation even without final agent prose. A measured usage-limit response is reported as a usage limit; an unknown payment response stays a provider error and asks you to check billing and usage. Neither automatically retries or switches providers.

publish authorizes publication attempts; its enforcement depends on the backend:

BackendPublish mechanism
ClaudeAllows git commit, git push, gh pr create/edit/view/comment/review/checks/diff/list, and gh repo view, including their --help forms.
CodexRequests network enabled in its workspace sandbox; it does not restrict individual GitHub commands.
opencodeUses the same build policy as write_in_repo; inherited harness settings still decide command approval.
Vibe / AntigravityUses the same approval bypass as unrestricted; individual GitHub operations are not filtered.
CursorUses the same print-mode command as write_in_repo and unrestricted. Plan mode is requested only for read_only. Individual GitHub operations are not filtered, and caller approvals and allowed_commands are refused.

Claude's built-in list excludes merge, repository deletion, releases and raw gh api calls. Its prefix matcher cannot safely distinguish read API calls from writes; use gh pr view --json or gh repo view --json for supported reads. These are Harflow-supplied command grants, not an OS Git sandbox; inherited settings and hooks can still allow or deny commands. Permission previews expose the actual mechanism and caveats. See publication permissions.

Version 0.0.10 is a pre-release candidate. Harflow, the companion macOS application, is maintained separately and prepares its own exact paired engine runtime. Its managed runtime and MCP registrations work independently of the app process; see the managed runtime guide.

Task phase slots can serialize heavy commands while code-writing tasks overlap. Explicit human enable, durable FIFO leases and optional conservative host cleanup are documented in phase slots; Monitor queue UI remains outstanding. Phase operations distinguish a disabled layout with the stable error code phase_slots_not_enabled; see the phase slot contract.

Detached task owners preserve output capture and live input across MCP server restarts. Tasks can take turns on a named, exclusive resource (a simulator, a device, a database) with resources; a waiting task is acknowledged at once and reports waiting_for_resources until it spawns. A task can also run in its own linked Git worktree with worktree, leaving your checkout untouched. Workflows can declare run and node resource scopes and share one root-run worktree across nodes and linked child runs. See resources and worktrees. Final review summaries and workflow plans receive task-identifiable files discoverable through task artifacts, including read-only runs. Child workflows receive pinned parent specifications throughout their nodes. Every task also gets scratch folders shared across its resume chain and its group (HARFLOW_CHAIN_SCRATCH, HARFLOW_GROUP_SCRATCH), so outputs su

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo