ReadyAgents

Name: ReadyAgents
Author: readyagentsdev

de readyagentsdevversión 2.0.12i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.readyagentsdev/readyagents

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add readyagents -- uvx readyagentsdev mcp serve

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub readyagentsdev, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

Más estrellas que el 0% de los otros 32455 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 52% de los otros 32455 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32455 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro ReadyAgents?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.0.12) llegó al registro hace 37 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SSTracker free youth training

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses

Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer

Instalar

SSTracker free youth training

de sstracker.app

Free youth sports drills, practice plans and age-group answers for parents and coaches.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

ReadyAgents

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Otrosi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

SSTracker free youth training

README del creador

ReadyAgents Core

60-second start

What it does

Architecture

CLI

Examples (no keys unless noted)