Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Agenttrio

von CloudCorpRecordsVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.CloudCorpRecords/agenttrio

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Bounded planner-coder-reviewer workflows: status, verified run, and configured checks.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "agenttrio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agenttrio -- npx -y @reneturcios/agenttrio mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agenttrio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agenttrio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

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

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

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

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – 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

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 89 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32398 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 Agenttrio sicher?

Er hat 1 von 1 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 – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 4 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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AI Deprecations

von aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

agenttrio

agenttrio runs bounded agent workflows made of three roles — a planner, a coder, and a separate read-only reviewer — against a local Ollama backend. It reports the workspace status, runs one task through the trio behind a host-enforced verification gate, and runs the workspace's configured checks. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server with exactly three tools.

Work is bounded by the operator config: model turns per role, coder → verification → reviewer cycles, total tool calls, and context size all have explicit budgets, and a run is only verified when the gate below passes — never on the model's say alone.

Configuration

agenttrio reads an operator-reviewed TOML file. Passing --config explicitly approves loading that file; a workspace config.toml or .flow.toml is never auto-loaded. The only auto-loaded location is $XDG_CONFIG_HOME/flow/config.toml.

workspace_dir = "/absolute/path/to/workspace"

[ollama] base_url = "http://127.0.0.1:11434" model = "qwen2.5-coder:7b" timeout = 120

[models] planner = "qwen2.5-coder:7b" coder = "qwen2.5-coder:7b" reviewer = "qwen2.5-coder:7b"

[agent] max_iterations = 6 max_cycles = 2 max_tool_calls = 64 max_context_chars = 100000

[checks.test] cmd = ["npm", "test"] timeout = 60000 required = true kind = "test" filetypes = ["ts"]

Notes that matter:

  • Check timeout values are milliseconds; the Ollama timeout is seconds.
  • --workspace overrides the config's workspace, and --model overrides every role's model.
  • A non-loopback Ollama endpoint is refused unless the config sets ollama.allow_remote = true.
  • Default mode is read-only. run and check require --trusted, which is what allows project edits and explicitly configured named checks.
  • With no resolvable configuration, every command fails with an error naming the missing configuration — nothing is invented.
  • Ollama itself is external: run ollama serve and pull a tool-capable model (for example ollama pull qwen2.5-coder:7b) before expecting runs to work.

Install

npx @reneturcios/agenttrio status --config /path/to/operator.toml

Or run the container image:

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agenttrio

The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead; mount your config and workspace into the container if you use it that way.

CLI

agenttrio status --config operator.toml

agenttrio run "Fix the failing parser test" --config operator.toml --trusted agenttrio check --config operator.toml --trusted agenttrio check test --config operator.toml --trusted

agenttrio --version

Reports print as JSON. Exit codes follow the documented scheme: 0 on success, 1 for a runtime failure (including an unverifiable run configuration), and 2 for usage errors. Arguments are validated before any configuration is read, so a malformed invocation is always a usage error.

The verification gate

A run is reported verified: true only when all of these hold:

  • the planner and coder complete within their budgets;
  • at least one required named check runs, and every required check passes;
  • a separate read-only reviewer returns structured approval (a JSON object with "approved": true).

If the gate fails, the cycle repeats (coder → checks → reviewer) up to max_cycles, and the final report says verified: false with a note naming which condition failed.

MCP server

One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server (newline-delimited JSON-RPC):

npx -y @reneturcios/agenttrio mcp --config /path/to/operator.toml --trusted

MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "agenttrio": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agenttrio", "mcp", "--config", "/path/to/operator.toml", "--trusted"] } } }

Replies carry the report as a JSON text block plus structuredContent; failures are returned as isError results. The server is deliberately sequential.

Tools

The tool list is intentionally only these three tools.

ToolInputWhat it returns
flow_status{}The status report: workspace, Ollama reachability and available models, per-role models, agent budgets, and configured checks.
flow_run{"task": "..."}The run report: planner/coder output, check results, reviewer decision, cycles used, and the verified gate verdict.
flow_check{} or {"name": "configured-name"}The check report: every result for the checks that ran and whether they all passed. Omit name to run all configured checks.

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake executor/fetch/runner only) npm run dev # run the CLI from source via tsx

License

MIT — see LICENSE.

PopNx fragen