ReadyAgents

Name: ReadyAgents
Author: readyagentsdev

von readyagentsdevVersion 2.0.12i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.readyagentsdev/readyagents

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local YAML/JSON agent workflow CLI with approvals, resume, and optional stdio or loopback MCP HTTP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "readyagents": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "readyagentsdev",
        "mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add readyagents -- uvx readyagentsdev mcp serve

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "readyagents": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "readyagentsdev",
        "mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "readyagents": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "readyagentsdev",
        "mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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 readyagentsdev 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 32441 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 52 % der anderen 32441 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32441 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 ReadyAgents 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 (2.0.12) kam vor 37 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 Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Intervals MCP

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

Installieren

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

Installieren

Intervals MCP

von ljcl

Remote MCP server for intervals.icu run data and analysis

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

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.

ReadyAgents Core

ReadyAgents runs YAML agent workflows locally. Every node is checkpointed, so a run pauses for human approval, resumes from where it stopped, and replays offline as a regression test. Your keys, your machine, no daemon.

Site: readyagents.dev. Repo: github.com/readyagentsdev/readyagents-core.

Tried it? Open an I-ran-this issue. We are not launching. We are listening.

This repository is the free core. You keep the provider account and the bill. Install with pip install readyagentsdev, or from this clone.

60-second start

Requires Python 3.11–3.14 on Linux, macOS, or Windows. Current version is 2.0.12. Install with pip install readyagentsdev, or from this clone. The 2 versions the core contract only; extras carry their own maturity tiers.

pip install readyagentsdev

readyagents new my-flow readyagents run my-flow/workflow.yaml readyagents runs list

The wheel ships the example workflows too — no clone needed:

readyagents new f --from-example calc_pipeline

readyagents run f/workflow.yaml

readyagents new --list-examples shows all of them.

Or from a clone:

git clone https://github.com/readyagentsdev/readyagents-core.git

cd readyagents-core python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e . readyagents run examples/calc_pipeline.yaml readyagents runs list readyagents doctor

readyagents run examples/calc_pipeline.json is the same graph.

HITL next: docs/first-ten-minutes.md.

What it does

Define agent workflows as YAML or JSON (nodes + edges)
Run agent, tool, condition, transform, approval, parallel, include, foreach, and decide nodes. Agent nodes may declare a tools: allowlist for a bounded tool-use loop. type: decide is experimental; see docs/decisions.md.
Persist after every node and resume a paused or failed run from the last successful node
Inspect past runs: readyagents runs list / show / replay / fork / diff / freeze / report (local HTML)
Scaffold a starter: readyagents new my-flow (basic, approval, research, pipeline, review, foreach, agent-tools, gated, decide)
Builtin tools with zero extra servers: now, calc, json_get, list_dir, read_file, write_file
MCP client and server (readyagents mcp serve, readyagents mcp probe) with official tasks and MRTR approvals
Policy, spend ledger, budgets and caps: per-node token/cost, --estimate / --max-spend caps, model fallback, JSON logs

Beyond the core, 40+ opt-in extras ship in the same install — teams, studio, browser, knowledge, distillation, registry, environments and more. Each is listed with its maturity tier and its limits in docs/extras.md. None of them is required, and none of them changes how the core behaves.

The agent firewall (taint, tool policy, MCP pinning — security model, policy) is defence in depth, not a solution to prompt injection.

Architecture

flowchart LR

YAML[Workflow YAML/JSON] --> Engine subgraph Core["ReadyAgents Core"] Engine[Workflow engine] Tools[Builtin tools] LLM[BYOK LLM providers] MCP[MCP client / server] Packs[Pack loader] end Engine --> Tools Engine --> LLM Engine --> MCP Packs --> Engine Packs --> Tools LLM --> OpenAI[OpenAI] LLM --> Anthropic[Anthropic] LLM --> Compat[OpenAI-compatible]

CLI

Command	Purpose
`readyagents init`	Write `.env` from `.env.example` if missing
`readyagents new [name] [--template basic\	approval\	research\	pipeline\	review\	foreach\	agent-tools\	gated\	decide] [--from-example NAME] [--list-examples]`	Scaffold workflow + README + `.env.example` + local JSON Schema, or copy a shipped example
`readyagents import SOURCE PATH [--out DIR] [--explain SOURCE]`	Import n8n / LangGraph / CrewAI / trigger-action exports (structural translation only)
`readyagents validate PATH`	Schema-validate a workflow (source-located errors on failure)
`readyagents schema`	Print/write/check the generated workflow JSON Schema
`readyagents eval PATH`	Score a keyless fixture suite (exit 0/1)
`readyagents simulate PATH [...]`	Declaration-driven cases scored with eval; distinct failures frozen
`readyagents optimize PATH --eval SUITE`	Reflective prompt optimization against your eval suite
`readyagents prompts list` / `show` / `history` / `diff` / `rollback`	Versioned prompts beside the workflow; rollback restores exactly
`readyagents env status` / `history` / `diff` / `deploy`	Declared environments and pinned releases
`readyagents registry scan` / `annotate` / `check` / `list` / `show` / `stats` / `card` / `export`	Local agent inventory from declared roots (Annex VIII export is a draft)
`readyagents distill plan` / `dataset` / `train` / `evaluate` / `promote`	Local one-node adapters from consented runs (pack trains; holdout required)
`readyagents promote PATH --from SRC --to DST`	Copy a source pin onto a target after eval/fixture/bench/health/approval gates
`readyagents rollback --env NAME`	Restore the previous release atomically; never auto-forwards
`readyagents feedback export` / `stats`	Consent-gated correction datasets (production data)
`readyagents run PATH [--input KEY=VALUE] [--dry-run] [--approve NODE] [--reject NODE] [--decision-file FILE] [--actor NAME] [--pack PATH] [--policy PATH] [--estimate] [--max-spend USD] [--max-tokens N] [--label KEY=VALUE] [--sovereign] [--stream] [--env NAME]`	Execute (or `--estimate` without running). `--env` runs a pinned release. `--stream` is opt-in
`readyagents batch PATH --input-file FILE [--concurrency N] [--max-spend USD] [--out FILE]`	Foreground: one workflow, many JSONL/CSV rows (opt-in)
`readyagents attest RUN_ID`	Data-residency attestation (technical evidence, not legal compliance)
`readyagents bundle --out DIR`	Offline wheel set for `pip install --no-index --find-links`
`readyagents resume RUN_ID [--approve NODE] [--reject NODE] [--decision-file FILE] [--policy PATH]`	Resume a paused or failed run
`readyagents wake`	Evaluate wait conditions (lazy; starts no timer or daemon)
`readyagents event`	Inject a signed event (unsigned events are refused)
`readyagents policy check PATH`	Validate a firewall policy file (fail closed)
`readyagents policy explain PATH [--policy PATH]`	Show which tools each node may call and why
`readyagents evidence RUN_ID [--out DIR]`	Local evidence pack
`readyagents audit verify [--file PATH]`	Walk the hash-chained audit trail
`readyagents spend [--since DATE] [--by day\	workflow\	model\	actor\	label]`	TokenOps: aggregate the local spend ledger (informational vs the provider invoice)
`readyagents graph PATH`	Deterministic Mermaid routing (executes nothing)
`readyagents decide RUN_ID [--file FILE \	--node ID --decision approve] [--token-file JWT] [--actor NAME] [--reason TEXT]`	Inject an approval; `--actor` stays the default, `--token-file` identifies
`readyagents approvals list [--role ROLE] [--actor NAME] [--expiring-within 1h]`	Queue of paused gates the caller may see
`readyagents delegate --from A --to B --until TS [--scope ROLE]`	Time-bounded, single-hop, revocable approval delegation
`readyagents delegations list \	revoke ID`	List or revoke local delegations
`readyagents identity verify --token-file JWT`	Verify an assertion against local trust anchors
`readyagents identity whoami`	Workload fingerprint (never the private key)
`readyagents runs list`	List persisted runs
`readyagents runs show RUN_ID`	Node timeline + stored state (`inspect` is an alias)
`readyagents runs report RUN_ID`	Local HTML summary of a run
`readyagents runs replay RUN_ID`	New run from stored inputs
`readyagents runs delete RUN_ID --yes`	Delete one local run record
`readyagents runs gc --yes`	Prune succeeded/failed/cancelled runs (paused kept; in-window records refused unless `--override-retention`)
`readyagents runs fork` / `diff` / `freeze` / `migrate`	Time machine: fork a run, diff two, freeze a cassette, migrate JSON→SQLite
`readyagents connectors list` / `show` / `test`	Small governed catalog (`rest`, `sql`, `object_storage`, `message`, `ingest`) — not 500 SaaS
`readyagents sign` / `verify` / `lock` / `sbom` / `trust`	Supply-chain: signatures prove origin, not safety
`readyagents approvals serve`	Foreground localhost approval page
`readyagents studio [--port 8790] [--open] [--read-only]`	Foreground localhost canvas and run inspector
`readyagents models list` / `show` / `route --explain`	Dry model catalog and routing explain (no provider call)
`readyagents mcp serve`	Stdio MCP server (builtin tools); `--json` prints protocol versions
`readyagents mcp probe URL`	Read-only `server/discover` diagnostic (never calls a tool)
`readyagents a2a serve PATH`	Foreground A2A door for one workflow (loopback by default)
`readyagents a2a card PATH`	Deterministic Agent Card (no network)
`readyagents a2a probe URL`	Read-only remote card diagnostic (no secret values)
`readyagents memory list` / `show` / `search` / `forget` / `export`	Local scoped memory (offline except optional embeddings)
`readyagents knowledge ...`	Ingest, sync, cite, and forget knowledge documents (foreground only)
`readyagents table ...`	Inspect intermediate tables: head, schema, stats
`readyagents triggers ...`	Inspect declared triggers, dry-run mappings, list events (starts no listener)
`readyagents skills ...`	Install, list, export, and remove Agent Skills (open format; no marketplace)
`readyagents agents-md`	Emit project context: how to run, validate, and test workflows here
`readyagents package ...`	Build, install, and catalog workflow packages (review-before-install)
`readyagents health`	Cluster failures by fingerprint over the run store (no daemon, no telemetry)
`readyagents bench ...`	Offline-by-default benchmark suite with labelled engine vs live timing

Examples (no keys unless noted)

File	What it shows
`examples/calc_pipeline.yaml`	Builtin tools, transform, condition
`examples/calc_pipeline.json`	Same graph as `calc_pipeline.yaml`
`examples/approval_gate.yaml`	Human-in-the-loop pause / resume
`examples/ollama_local.yaml`	Keyless loopback OpenAI-compat path (no live model)
`examples/quorum_gate.yaml`	Two-approver gate (keyless)
`examples/expiring_gate.yaml`	Lazy deadline, `on_expire: reject` (keyless)
`examples/multi_gate.yaml`	Two sequential approval gates
`examples/fanout_gate.yaml`	Parallel branches + approval
`examples/include_demo.yaml`	Sub-workflow `include` (`new --from-example`)
`examples/composed_gate.yaml`	Include + parallel + approval (`new --from-example`)
`examples/research_brief.yaml`	Agent node (needs a key)
`examples/support_triage.yaml`	Classify then branch (needs a key)

| `examples/code_r

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

ReadyAgents

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Intervals MCP

README vom Entwickler

ReadyAgents Core

60-second start

What it does

Architecture

CLI

Examples (no keys unless noted)