MCO 是一个轻量、CLI 优先的 AI Coding Agent 编排层。把同一个任务交给你明确选择的 Agent 和模型，并行执行，比较原始回答，再决定下一步。

它适合代码审查、功能实现、架构分析、CI 检查，以及任何需要减少单一模型盲区的工作流。

既可以直接从终端使用，也可以由 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Pi 或 OpenClaw 等上层 Agent 调用。

MCO 正在持续维护。如果你需要持久 Agent 身份、共享任务图和浏览器工作台，可以搭配使用 Hive。

快速开始

安装 CLI 和内置 mco-cli Skill：

npx @tt-a1i/mco@latest install

检查本机可用的 Agent：

mco doctor --json

运行一次只读的多 Agent 审查：

mco review \
  --repo . \
  --prompt "审查这个仓库中的高风险 bug。" \
  --providers claude,codex,pi

运行允许修改工作区的编码任务：

mco run \
  --repo . \
  --prompt "实现需求并运行相关测试。" \
  --providers codex,pi \
  --execution-mode write

MCO 不会根据检测到的二进制文件推断 Provider/模型团队。缺少 --providers 和 --agent 时，配置文件顶层的 providers 会作为已保存默认值生效；如果也没有该默认值，就必须显式选择团队。调用方 Agent 在执行前仍应向用户展示并确认最终解析出的 Provider/模型团队。

为什么使用 MCO

一个 Agent 只提供一个视角。MCO 把你选中的 Agent 组织成审查或执行团队：

1. 选择 — 明确指定本次任务的 Agent。
2. 分发 — 并行执行、串行挑战，或按范围分工。
3. 比较 — 保留每个 invocation 的完整原始回答和运行状态。
4. 决策 — 检查证据、分歧和失败，再采取行动。

MCO 将回答正文视为不透明内容，不会从自然语言中推断 finding、严重度、置信度、共识或自动决策。

需要明确协调审查时，可用 --perspectives-json 为 Provider 添加 prompt 侧重点；--divide files 会排除 ignored、本地状态和构建目录，再将剩余的仓库文件按声明顺序轮转分配且不重叠，--divide dimensions 会按声明顺序轮转审查维度且不改变 target paths。这些选择会在 dry-run 中显示，只改变 prompt 或作用域，返回的 invocation 回答仍保持原始内容。

内置 Provider

| Provider | CLI | Provider ID | |----------|-----|-------------| | Claude Code | claude | claude | | Codex CLI | codex | codex | | Gemini CLI | gemini | gemini | | OpenCode | opencode | opencode | | Qwen Code | qwen | qwen | | GitHub Copilot CLI | copilot | copilot | | Hermes | hermes | hermes | | Pi | pi | pi | | Grok Build | grok | grok | | Cursor CLI | cursor / agent | cursor |

各 Provider CLI 仍然独立负责安装、认证、模型权限和原生沙箱行为。

常用工作流

| 目标 | 命令 | |------|------| | 通用多 Agent 任务 | mco run --providers claude,codex --prompt "..." | | 原始回答代码审查 | mco review --providers claude,codex --prompt "..." | | 比较多个模型 | mco run --agent fast=pi:model-a --agent careful=pi:model-b --prompt "..." | | 只预览、不执行 | mco review --providers claude,pi --dry-run --json | | 实时终端进度 | mco review --providers claude,codex --stream live | | 机器可读事件流 | mco review --providers claude,codex --stream jsonl | | 文件化 chain | mco run --agent first=pi:model-a --agent next=pi:model-b --chain --result-mode artifact | | debate 与 synthesis | mco review --providers claude,codex --debate --synthesize --result-mode both | | 查看 Provider 模型 | mco agent models --providers codex,pi --json |

仅为本次运行固定模型，不修改 Provider CLI 的默认配置：

mco review \
  --providers codex,pi \
  --provider-models-json '{"codex":"gpt-5.4","pi":{"provider":"seal","model":"deepseek-v4-pro"}}' \
  --prompt "审查这个仓库中的 bug。"

权限与安全

MCO 会把统一执行档位转换成各 Provider 的原生参数：

| 档位 | 用途 | 默认场景 | |------|------|----------| | read_only | 只读检查和审查 | mco review | | write | 新建和编辑工作区文件 | mco run | | yolo | 使用 Provider 最宽的绕过权限 | 仅显式选择 |

重要边界：

• --allow-paths 只校验 MCO 请求的作用域，不是操作系统级沙箱。
• 实际沙箱强度取决于底层 Provider CLI。
• Hermes oneshot 会绕过审批，因此必须显式使用 --execution-mode yolo。
• ACP terminal 属于可信 Agent 能力；不可信 Agent 或提示词应在隔离环境中运行。
• MCO 不创建或管理 worktree。用户显式选择并行写入时，应通过不重叠的 --target-paths 划分范围，并提前提示编辑冲突风险。

完整映射见 Provider 与权限参考。

由其他 Agent 调用 MCO

MCO CLI 是自描述的。调用方 Agent 可以读取 mco -h，解析已保存默认值，向用户确认 Provider/模型团队，预览策略，然后执行任务。

“使用 MCO，让 Claude 和 Codex 做安全审查，让 Pi 做架构审查。”

安装器与运行时存在两个不同的选择：

• 安装器 --agent 决定把 MCO Skill 安装给哪些调用方 Agent。
• 运行时 --providers、已保存的 providers 配置或运行时 --agent 声明共同决定本次任务的 invocation。

npx @tt-a1i/mco@latest install --agent codex --agent claude-code --yes
mco doctor --skill-health --json

工作原理

用户或调用方 Agent
        │
        ▼
  mco run / review
        │
        ├── Claude ──┐
        ├── Codex    │
        ├── Gemini   ├──► 原始回答 / 文件化阶段 ──► 输出
        ├── Pi       │
        └── ...   ───┘
                              │
                       文本 · JSON · JSONL · Markdown 产物

Provider 进程统一封装在适配器契约后：detect、run、poll、cancel、传输解码。单个 invocation 失败不会丢弃其他 Provider 的成功回答。

文档

| 主题 | 文档 | |------|------| | 安装、首次运行和常见工作流 | 工作流指南 | | Provider、模型与权限映射 | Provider 参考 | | CLI 参数、输出、产物与退出码 | CLI 参考 | | 配置文件与自定义 Agent | 配置参考 | | 机器可读错误契约 | 错误契约 | | Invocation 与 artifact 契约 | Invocation 契约 | | Provider 权限契约 | 权限契约 | | 发布流程 | RELEASING.md | | 版本历史 | CHANGELOG.md |

运行 mco <command> --help 查看当前安装版本的权威参数列表。

开发

git clone https://github.com/mco-org/mco.git
cd mco
python3 -m pip install -e .
python3 -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py'
npm test

许可证

MIT — 见 LICENSE。