MCP Task Relay

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MCP Task Relay 是一个生产就绪的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为自主代理提供复杂的调度器/执行器工作流。构建于企业级可靠性之上，采用智能问答（Ask/Answer）协议和密码学上下文验证，有效防止上下文漂移，同时将 token 使用量减少 95% 以上。

架构概览

┌─────────────┐    MCP 协议         ┌──────────────┐
│   MCP       │ ◄──────────────────► │  调度器       │
│   客户端     │   (stdio/SSE)       │  (Relay)     │
│ (Claude/    │                      │              │
│  Codex)     │                      │  ┌────────┐  │
└─────────────┘                      │  │回答     │  │
                                     │  │执行器   │  │
                                     │  │(LLM)   │  │
                                     │  └────────┘  │
                                     │      ▲       │
                                     │      │ Ask   │
                                     │      ▼       │
       ┌─────────────────────────────┤  ┌────────┐ │
       │   Ask/Answer 协议           │  │上下文  │ │
       │   (上下文信封)              │  │信封    │ │
       │   ┌──────────────┐          │  │+ Hash  │ │
       │   │ Executor SDK │ ◄────────┤  └────────┘ │
       │   └──────────────┘          │              │
       │   作业执行环境              └──────────────┘
       └──────────────────────────────────────────────┘

核心创新： 上下文信封协议（Context Envelope Protocol）通过 SHA-256 验证确保执行器（Executor）和回答执行器（Answer Runner）之间的上下文完全对齐，消除上下文漂移并最小化 token 开销。

✨ 核心特性

🔐 上下文信封协议

通过显式、可验证的上下文快照防止上下文漂移：

密码学验证：SHA-256 哈希确保上下文完整性
Token 优化：~50 tokens（最小）vs 10k-50k tokens（完整历史）
零会话记忆：每个 Ask 独立处理，完全重建上下文
回答证明：密码学证明使用的上下文/角色/模型/工具

🤖 智能问答系统

四层提示架构：基础 → 角色 → 上下文 → 任务
角色目录：基于 YAML 的可扩展角色定义
LLM 集成：Anthropic Claude，自动重试和验证
JSON Schema 验证：类型安全的响应与 schema 强制执行
决策缓存：消除相同查询的冗余 LLM 调用

💾 企业级存储

SQLite with WAL 模式：高性能并发访问
自动 Schema 管理：无需手动迁移
内存模式：完美适配测试和 CI/CD
完整审计跟踪：所有状态转换的完整事件追踪

📊 生产级可观测性

结构化日志：通过 Pino 输出 JSON 日志
实时更新：Server-Sent Events (SSE) 推送作业/问答状态
全面指标：请求延迟、缓存命中率、token 使用量

🚀 快速开始

环境要求

Node.js ≥ 20
npm 或 bun 1.3+
Anthropic API Key（用于 Answer Runner）

安装

# NPM（推荐用于生产环境）
npm install -g mcp-task-relay

# 或使用 npx 进行一次性执行
npx -y mcp-task-relay@latest serve --profile dev

基本使用

# 使用内存存储启动（开发环境）
mcp-task-relay serve \
  --profile dev \
  --storage memory \
  --config-dir ./.mcp-task-relay

# 使用持久化存储启动（生产环境）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
mcp-task-relay serve \
  --profile prod \
  --storage sqlite \
  --sqlite ./data/relay.db \
  --config-dir ./config

📖 配置

CLI 选项

参数	说明	环境变量
`--profile <env>`	环境配置文件 (dev/staging/prod)	`TASK_RELAY_PROFILE`
`--config-dir <dir>`	配置目录路径	`TASK_RELAY_CONFIG_DIR`
`--storage <type>`	存储后端 (memory/sqlite)	`TASK_RELAY_STORAGE`
`--sqlite <path>`	SQLite 数据库文件路径	`TASK_RELAY_SQLITE_URL`
`--transport <type>`	传输协议 (Phase 2 仅支持 stdio)	`TASK_RELAY_TRANSPORT`

环境变量

必需：

ANTHROPIC_API_KEY — Anthropic API 密钥（用于 Answer Runner）

可选：

TASK_RELAY_PROMPTS_DIR — 自定义提示词目录
TASK_RELAY_SCHEMATA_DIR — 自定义 JSON schemas 目录
TASK_RELAY_POLICY_FILE — 自定义策略 YAML 文件
TASK_RELAY_ANSWER_RUNNER_ENABLED — 启用/禁用 Answer Runner（默认：true）

上下文信封（执行器侧）：

TASK_RELAY_JOB_ID — 当前作业标识符
TASK_RELAY_STEP_ID — 当前执行步骤
TASK_RELAY_REPO — 仓库标识符
TASK_RELAY_COMMIT_SHA — Git commit SHA
TASK_RELAY_POLICY_VERSION — 策略版本
TASK_RELAY_FACT_* — 自定义事实（例如：TASK_RELAY_FACT_branch=main）

配置目录结构

.mcp-task-relay/
├── config.yaml              # 主配置文件
├── policy.yaml              # 安全策略规则
├── prompts/                 # 角色定义
│   ├── role.diff_planner@v1.yaml
│   ├── role.test_planner@v1.yaml
│   └── role.schema_summarizer@v1.yaml
└── schemata/                # JSON Schemas
    ├── ask.schema.json
    ├── answer.schema.json
    └── artifacts/
        ├── diff_plan.schema.json
        └── test_plan.schema.json

示例 config.yaml：

askAnswer:
  port: 3415
  longPollTimeoutSec: 25
  sseHeartbeatSec: 10
  runner:
    enabled: true
    model: claude-3-5-sonnet-20241022
    maxRetries: 1
    defaultTimeout: 60

🔧 MCP 客户端集成

Codex CLI

# 添加到 Codex 配置
codex mcp add task-relay -- \
  mcp-task-relay serve \
  --profile prod \
  --storage sqlite \
  --sqlite ./relay.db

Claude Code (桌面版)

添加到 Claude Code MCP 设置（~/.claude-code/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "task-relay": {
      "command": "mcp-task-relay",
      "args": [
        "serve",
        "--profile", "prod",
        "--storage", "sqlite",
        "--sqlite", "./relay.db"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
      }
    }
  }
}

Gemini Code Assist

# 在 Gemini 工作区设置中配置
gemini config mcp add task-relay \
  --command "mcp-task-relay serve" \
  --args "--profile prod --storage sqlite"

🎯 上下文信封协议

概述

上下文信封协议通过显式、密码学验证的上下文快照消除上下文漂移。

问题： 传统方法需要传输完整对话历史（10k-50k tokens），导致：

巨大的 token 使用量和成本
上下文窗口限制
执行器与回答执行器之间可能的上下文不对齐

解决方案： 结构化上下文快照 + SHA-256 验证（50-300 tokens）。

Token 使用量对比

方法	Token 使用量	上下文完整性	使用场景
无上下文	~50 tokens	无	Answer Runner 对上下文盲目 ❌
上下文信封	50-300 tokens	密码学验证	95%+ 场景的最优方案 ✅
完整历史	10k-50k tokens	完整	需要完整上下文的复杂决策

上下文信封结构

最小（默认环境）：

{
  "job_snapshot": {},
  "role": "default"
}

Token 成本： ~50 tokens

典型（生产环境 + 自定义事实）：

{
  "job_snapshot": {
    "repo": "github.com/user/repo",
    "commit_sha": "abc123def456...",
    "env_profile": "production",
    "policy_version": "2.0"
  },
  "facts": {
    "branch": "main",
    "pr_number": "123"
  },
  "tool_caps": {
    "database": {
      "timeout_ms": 5000
    }
  },
  "role": "code_reviewer"
}

Token 成本： ~150-200 tokens

验证流程

1. 执行器构建 context_envelope
   └─► 计算 SHA-256 哈希 → context_hash

2. 发送包含 context_envelope + context_hash 的 Ask

3. 调度器将 Ask 存储到数据库

4. Answer Runner 检索 Ask
   ├─► 验证：computed_hash == stored_hash
   └─► 不匹配时立即失败（E_CONTEXT_MISMATCH）

5. Answer Runner 生成响应
   └─► 创建包含 context_hash 的证明（attestation）

6. 将 Answer 发送回执行器

7. 执行器验证证明
   └─► 确保 context_hash 与原始值匹配

错误代码

E_CONTEXT_MISMATCH — 上下文哈希验证失败
E_CAPS_VIOLATION — 工具能力约束违规
E_NO_CONTEXT_ENVELOPE — 缺少必需的上下文信封

智能默认值（Token 优化）

SDK 自动省略默认值以最小化 token 使用量：

repo：如果是 "unknown"（默认值）则省略
commit_sha：如果是 "unknown"（默认值）则省略
env_profile：如果是 "dev"（默认值）则省略
policy_version：如果是 "1.0"（默认值）则省略
facts：如果为空则省略
tool_caps：如果没有工具则省略

结果： 在典型场景中减少 75-85% 的 token 使用量。

🛠️ 开发

从源码构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/royisme/mcp-task-relay.git
cd mcp-task-relay

# 安装依赖
npm install

# 构建
npm run build

# 运行测试
npm test

# 本地开发链接
npm link

项目结构

src/
├── cli.ts                   # CLI 入口点
├── server.ts                # 运行时引导
├── answer-runner/           # LLM 驱动的回答引擎
│   ├── runner.ts            # 核心 Answer Runner
│   ├── role-catalog.ts      # YAML 角色加载器
│   └── prompt-builder.ts    # 四层提示架构
├── core/                    # 业务逻辑
│   └── job-manager.ts       # 作业编排
├── db/                      # 数据持久化
│   ├── connection.ts        # SQLite 设置
│   ├── asks-repository.ts   # Ask/Answer 存储
│   └── answers-repository.ts
├── models/                  # 类型定义
│   ├── schemas.ts           # Zod schemas
│   └── states.ts            # 状态机 & 错误代码
├── sdk/                     # 执行器 SDK
│   └── executor.ts          # 上下文信封自动打包
├── services/                # HTTP/SSE 服务
│   └── ask-answer.ts        # Ask/Answer API 端点
└── utils/                   # 共享工具
    ├── hash.ts              # 上下文哈希 & 验证
    └── logger.ts            # 结构化日志

prompts/                     # 内置角色目录
schemata/                    # JSON Schema 定义

🤝 贡献

欢迎贡献！在提交 PR 之前，请阅读我们的贡献指南。

开发工作流

Fork 仓库
创建特性分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
提交更改（git commit -m 'Add amazing feature'）
推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
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