Claude Flow

Name: Claude Flow
Author: ruvnet

제작자: ruvnet버전 2.0.0-alpha.107i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.ruvnet/claude-flow

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타
입력해야 할 값: ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: ANTHROPIC_API_KEY, CLAUDE_FLOW_MODE, CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH, CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS, CLAUDE_FLOW_PORT, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "claude-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add claude-flow --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env CLAUDE_FLOW_MODE=your-value --env CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH=your-value --env CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS=your-value --env CLAUDE_FLOW_PORT=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value --env FLOW_NEXUS_API_KEY=your-value -- npx -y claude-flow

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "claude-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "claude-flow": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

ANTHROPIC_API_KEY 비밀 env
Anthropic API key for Claude AI models
CLAUDE_FLOW_MODE env
Operation mode: development, production, or test
CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH env
Path for persistent memory storage
CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS env
Maximum number of concurrent agents
CLAUDE_FLOW_PORT env
MCP server port
GITHUB_TOKEN 비밀 env
GitHub personal access token for repository operations
FLOW_NEXUS_API_KEY 비밀 env
Flow Nexus cloud platform API key

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ruvnet 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32509개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32509개 중 0%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32509개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Claude Flow, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.0.0-alpha.107)은 14개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트

설치

Fomu MCP

제작자: gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

An agent meta-harness for Claude Code and Codex.

Get started with Ruflo

Start in Claude Code with core tools, the visual console and runtime mods. Requires Claude Code 2.1.287 or later. Run inside Claude Code:

/plugin marketplace add ruvnet/ruflo

/plugin install ruflo-core@ruflo /plugin install ruflo-console@ruflo /plugin install ruflo-mods@ruflo /reload-plugins /ruflo

From a terminal on Claude Code 2.1.292 or later, one command adds the marketplace and installs a plugin: claude plugin install ruflo-core@ruflo --marketplace ruvnet/ruflo.

Core provides foundation tools. Console opens the agent cockpit. Mods add routing and policy enforcement inside Claude Code. Mods run with your account's permissions; review their code before installing.

Using Codex or another MCP enabled tool? Use NPX for Ruflo project setup and connect your client to the Ruflo MCP server. Run the setup wizard in your project terminal:

npx ruflo@latest init wizard

For clients that support local stdio MCP servers, configure command npx and arguments ["-y", "ruflo@latest", "mcp", "start"]. The equivalent server command is:

npx -y ruflo@latest mcp start

MCP exposes Ruflo tools to your client. The console and mods above are Claude Code integrations; hook support depends on the client.

Prefer a plain terminal? Optional. The console also runs on its own, with no Claude Code: npx ruflo tui (add --plain to print one frame for scripts). It shows Overview, Cost, Swarm, Events and Missions, plus an optional AI page. Terminal UI guide

Compare install paths · Open the console · User guide

Optional: ruOS Desktop

Connect ruOS to ChatGPT or Claude via MCP:

https://ruos.cognitum.one/mcp

npx ruvector

Ruflo

English · 简体中文

[📖 RuFlo Explained — Build an AI Team That Plans, Remembers, Tests, and Improves](docs/ruflo-explained.md) A 14-chapter guide: from the basic idea to a first useful task, then memory, agent teams, plugins, cost and verification.

Agent = Model + Harness. The model writes; the harness gives it tools, memory, loops, sandboxes, and controls so it can actually work. Ruflo is the harness — the execution layer around Claude Code and Codex that adds 100+ specialized agents, coordinated swarms, self-learning memory, federated comms across machines, and enterprise security guardrails. So agents don't just run, they collaborate.

One npx ruflo init gives Claude Code a nervous system: agents self-organize into swarms, learn from every task, remember across sessions, and — with federation — securely talk to agents on other machines without leaking data. You keep writing code. Ruflo handles the coordination.

Conceptual learning loop. Local vector retrieval and contrastive updates can run without an LLM; embeddings and configured learning modules are still required. See the RuVector training integration and trajectory contrastive learning .

Architecture in text

User → Ruflo (CLI/MCP) → Router → Swarm → Agents → Memory → LLM providers. Memory feeds useful experience back into routing. This is a conceptual flow, not a live execution trace.

New to Ruflo? You don't need to learn 406 MCP tools or 61 CLI commands. After init, just use Claude Code normally — the hooks system automatically routes tasks, learns from successful patterns, and coordinates agents in the background.

An origin you can inspect

Built by [Reuven Cohen (rUv)](https://github.com/ruvnet), originally as Claude Flow. The first commit, June 2, 2025, describes a code orchestration layer for recursive agent cycles: Claude writes, edits, tests and improves. The June 10 source snapshot adds orchestration, task scheduling, memory and terminal modules.

A harness is the workbench around the model: it organizes tasks, carries context between steps and helps check results. This establishes Ruflo's lineage, not a universal first across every Claude Code tool. See the illustrated explainer, exact commits and earlier ecosystem context.

Grok Build: npx ruflo init --grok writes the project host surface (.grok/, the team bus, and the operator guide) and nothing outside the project; add --dry-run to preview. Setup, the spawn_subagent contract, the optional status row, and what to re-check when Grok updates: the Grok operator guide.

📖 Background — where the name comes from

Claude Flow is now Ruflo — named by rUv, who loves Rust, flow states, and building things that feel inevitable. The "Ru" is the rUv. The "flo" is working until 3am. Underneath, powered by Cognitum.One agentic architecture, running a supercharged Rust-based AI engine, embeddings, memory, and plugin system.

Open animated demo · Theme Studio guide · Workflow demo

Your agent cockpit. Track workflows, agents, models, tokens and cost beside Claude Code. The 38 second animation shows Orbital and Theme Studio through actual renderer frames, including boot checks, six palettes, customization, saved themes, JSON import and resizing. This compact 3.84 MB SVG retains all 456 frames. Native host and AI provider execution are not demonstrated.

Inspect any run. Open agent logs and results, search, triage failures, replay and compare. Start with npx ruflo init, restart Claude Code, then /ruflo. Full console tour.

Let Claude drive. You set the limits. Enable Settings → Claude control to navigate and run console actions. Choose read, write, manage or full, with ask or auto approval. The current default is read + ask; raising the level is your choice. Actions above your permission level are refused, and network, spending and destructive actions require confirmation even in auto. Review the live action log or press Take back control to stop Claude control. Details.

One task: create a mission with Claude

Watch the recorded console session below. Claude creates a mission, opens the Learning and Security pages, and reports its actions in Overview.

Set the boundary. Install the console using the commands below, open /ruflo, then choose Settings → Claude control → write + ask.
Give a concrete request. Try: “Create a mission to add a

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Claude Flow

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Fomu MCP

제작자의 README

Get started with Ruflo

Optional: ruOS Desktop

Ruflo

An origin you can inspect

One task: create a mission with Claude