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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

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© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

agilebuilder

v1.0.16

Published

AI-native developer tooling for template-based project creation and document-guided development via CLI, Web UI, and MCP.

Readme

AgileBuilder Core

English

面向团队的模板化项目脚手架与 AI 协作运行时,通过 CLI、Web UI 与 MCP AI IDE 集成提供统一能力。

AgileBuilder Core 是 AgileBuilder CLI 与 MCP Server 背后的可安装运行时。它围绕一个很明确的目标来设计:

  • 团队可以基于可复用的项目模板快速创建项目
  • 团队可以把工程规范和项目文档作为共享上下文沉淀下来
  • AI IDE 在生成或修改代码前可以先读取这些上下文
  • 开发者可以通过 CLI 或 Web UI 维护这一整套能力

这个仓库就是对外发布的开源 core 包,npm 包名为 agilebuilder

目录

这个项目是什么

AgileBuilder Core 不是一个单纯的脚手架 CLI,也不是一个单纯的 MCP Server。更准确地说,它是一个面向团队项目启动、资源治理和 AI 协作开发的本地执行层

运行时提供的核心能力包括:

  • CLI 入口:agilebuilderagagilebuilder-mcp
  • 用户目录下的本地状态管理
  • 登录、登出与 token 刷新
  • 本地与云端工作空间选择
  • 本地与云端资源浏览
  • 基于模板资源创建项目
  • 本地 Web UI 服务
  • Pro 模块下载、校验、装载与更新

落到实际使用场景上,AgileBuilder Core 能帮助团队:

  • 把可复用的项目模板作为受管理资源维护起来
  • 不再依赖复制旧仓库的方式,而是从团队模板快速创建新项目
  • 把团队文档、研发规范和项目约束沉淀为 AI 可读取的上下文
  • 让 AI IDE 通过 MCP 在写代码前先读取模板和文档
  • 通过 CLI 或 Web UI 管理模板、文档、工作空间和运行时配置

这个包也导出了一部分编程式 API,但对大多数用户来说,最主要的接口仍然是 CLI、Web UI 和 MCP。

为什么是 AgileBuilder

AgileBuilder 的价值,可以从四条互相联动的工作流来理解。

1. 基于团队模板的项目脚手架

AgileBuilder 把模板视为一等资源。团队可以在本地工作空间或云端工作空间中维护项目模板,并把它们作为新项目的标准起点。

这件事的价值在于,它把“项目初始化”从临时操作变成了受治理的流程:

  • 团队只需要定义一次经过认可的项目起始结构
  • 开发者和 AI 助手都复用同一套模板目录
  • 不同语言、框架和业务线都可以形成稳定的一致性起点
  • 模板升级可以集中维护,而不是散落在多个仓库中复制传播

2. 让 AI 遵循团队开发规范

AgileBuilder 同时把文档视为一等资源,并通过 MCP 的资源 URI 暴露给 AI IDE。这样 AI 在开始生成或修改代码前,就可以先读取团队约束。

这些约束通常包括:

  • 架构说明
  • 编码规范
  • 交付检查清单
  • 模板使用说明
  • 项目特定约束

这里最核心的价值是:提供项目模板的同一个运行时,也同时提供约束 AI 如何实现这些项目的规则与文档

3. 通过 Web UI 做可视化维护

Web UI 不是一个演示壳,而是日常维护模型的一部分。它提供了更直观的方式来:

  • 浏览模板和文档
  • 查看本地与云端资源
  • 管理资源元数据和内容
  • 查看运行时配置,而不是直接编辑本地原始文件

因此 AgileBuilder 同时适合习惯终端的开发者,也适合偏向可视化维护方式的团队。

4. 一个运行时,两种交付形态

AgileBuilder 可以合理地表述为:

  • 一个开源免费的 core 运行时,负责本地 CLI、Web UI 与 MCP 工作流
  • 一个 AgileBuilder SaaS 平台,负责共享云端工作空间、托管资源与团队协作能力

这个定位和当前代码实现是一致的:

  • 本地优先工作流由开源运行时提供
  • 云端工作空间和云端资源由后端集成能力提供
  • AI IDE 集成通过本地 MCP Server 暴露
  • 模板驱动的项目创建由运行时和 MCP 工具层实现

安装

全局安装

npm install -g agilebuilder

安装后可用命令:

  • agilebuilder
  • ag
  • agilebuilder-mcp

本地开发安装

npm install
cd ui
npm install
cd ..

快速开始

1. 查看 CLI

ag --help
ag --version

2. 登录

ag login

登录流程基于 OAuth 2.0 Authorization Code + PKCE。CLI 会:

  1. 127.0.0.1 启动一个临时本地回调服务
  2. 打开浏览器
  3. 用授权码换取 token
  4. 把加密后的认证状态保存到本地

3. 选择工作空间

ag space
ag space list
ag space current

4. 浏览模板和文档

ag res list

模板和文档都作为资源来管理。在本地工作空间中,你可以交互式地新增、编辑和删除它们;在云端工作空间中,你可以浏览团队共享资源目录。

5. 启动 Web UI

ag ui

如果你希望以可视化方式管理模板、文档和运行时配置,可以使用 Web UI。 本地 UI 默认绑定到 127.0.0.1,设计目标是仅供本机使用。

6. 为 AI IDE 启动 MCP

agilebuilder-mcp

然后把 AI IDE 连接到这个 MCP Server,这样它就可以:

  • 发现可用的项目模板
  • 在建项前读取模板元数据
  • 读取团队文档与使用指引
  • 通过受控模板流程创建项目

公开 CLI 命令

根帮助刻意保持简洁。以下是默认会出现在主帮助中的命令。

ag login

登录 AgileBuilder Cloud。

说明:

  • 未登录时,根帮助显示 login
  • 已登录时,根帮助改为显示 logout
  • 即使主帮助里没显示,两个命令本身都仍然可执行

ag logout

退出当前账号并清除本地认证状态。

ag space

工作空间管理命令。

可用形式:

ag space
ag space list
ag space ls
ag space current

行为:

  • ag space 打开交互式工作空间选择器
  • listls 输出所有可用工作空间
  • current 输出当前工作空间

ag res

浏览并管理当前工作空间下的资源。

可用形式:

ag res
ag resource
ag res list
ag res list --offline
ag res add
ag res edit
ag res remove
ag res remove --force
ag res rm --force

行为说明:

  • ag resag resource 等价
  • list 进入交互式资源浏览
  • list --offline 尽量使用本地缓存
  • addeditremove 只在本地工作空间可用
  • remove 还有别名 rm

ag ui

启动本地 Web UI 服务。

ag ui
ag ui --port 3456
ag ui --no-open

ag config

打开交互式 CLI 配置。

当前主要管理:

  • CLI 语言:autozh-CNen-US
  • 后端档位:autochinaglobal

隐藏命令与高级命令

这些命令是运行时的一部分,但默认不会出现在根帮助中。

ag status

显示当前登录状态与运行时摘要。

输出信息包括:

  • CLI 版本
  • 当前账号
  • 邮箱或手机号
  • token 是否有效
  • 当前工作空间
  • 当前计划
  • Pro 权限状态

ag pro

Pro 模块管理入口,也支持交互式菜单。

可用子命令:

ag pro
ag pro info
ag pro load
ag pro unload
ag pro update
ag pro verify

典型用途:

  • 查看已安装 Pro 模块详情
  • 校验完整性
  • 装载或卸载模块
  • 下载更新

注意:

  • pro 管理要求用户已登录
  • 还要求当前账号下至少存在一个有 Pro 能力的工作空间

ag device

设备管理命令。

ag device list
ag device revoke <device-id>
ag device revoke-all

典型用途:

  • 查看当前账号下已注册设备
  • 撤销单个设备
  • 撤销除当前设备外的所有设备

ag mcp-debug-resources

调试 MCP 当前能看到哪些模板与文档资源。

ag mcp-debug-resources
ag mcp-debug-resources --json
ag mcp-debug-resources --all-spaces
ag mcp-debug-resources --all-spaces --json

适用于:

  • AI IDE 看不到你预期的模板
  • MCP 暴露的文档数量少于预期
  • 需要比较“当前工作空间可见性”和“跨工作空间可见性”

配置与环境变量

CLI 配置文件

CLI 偏好设置保存在本地数据目录中的:

~/.agilebuilder/v2/config.json

后端档位自动判定

当后端档位设为 auto 时,运行时会根据 locale 和 timezone 自动推断:

  • zh-CN locale 或中国时区 -> china
  • 否则 -> global

你也可以通过交互式命令手动修改:

ag config

CLI 环境变量加载顺序

CLI 入口会按如下顺序加载环境变量:

  1. .env.local
  2. .env

这个行为适用于 agilebuilderag

MCP 的一个重要区别

agilebuilder-mcp 不会自动读取 .env.local.env

因此在 AI IDE 场景里,如果你需要自定义后端地址、调试开关或代理,应该直接在 MCP 配置里通过 env 传入。

支持的环境变量

  • AG_BACKEND_CHINA_SSO_URL
  • AG_BACKEND_CHINA_WORKSPACE_URL
  • AG_BACKEND_GLOBAL_SSO_URL
  • AG_BACKEND_GLOBAL_WORKSPACE_URL
  • DEBUG
  • AG_PROXY

示例:

AG_BACKEND_CHINA_SSO_URL=https://china-auth.example.com
AG_BACKEND_CHINA_WORKSPACE_URL=https://china-workspace.example.com
AG_BACKEND_GLOBAL_SSO_URL=https://api-auth.agilebuilder.net
AG_BACKEND_GLOBAL_WORKSPACE_URL=https://api-app.agilebuilder.net
# DEBUG=true
# AG_PROXY=http://127.0.0.1:9099

代理支持

如果设置了 AG_PROXY,HTTP 请求会走代理感知的 fetch 封装。调试输出已做脱敏,不会直接打印完整代理凭据。

认证与工作空间模型

本地优先

即使用户没有登录,运行时也始终支持本地工作空间。

这意味着:

  • CLI 可以在不登录云端的情况下完成本地工作流
  • 本地资源支持离线使用
  • 依赖云端的能力仍然要求登录且后端可达

工作空间类型

运行时同时支持:

  • 内置本地工作空间
  • 来自认证账号上下文的云端工作空间

当前选中的工作空间会影响:

  • 哪些资源可见
  • 是否使用云端 API
  • 当前计划和功能集
  • 是否可能激活 Pro 能力

资源模型

AgileBuilder Core 把模板和文档统一视为资源。

本地资源

在本地工作空间中,资源管理是交互式的,并保存在本地数据库中。

当前支持的本地资源类型:

  • template
  • document

可用操作:

  • create
  • edit
  • remove
  • browse

云端资源

在云端工作空间中,资源通过当前工作空间上下文和后端 API 进行浏览。

当前行为包括:

  • 交互式浏览
  • 本地缓存回退
  • 模板详情读取
  • 文档详情读取
  • 基于模板资源创建项目

为什么这个模型重要

这个资源模型正是把“脚手架能力”和“AI 协作能力”连接起来的关键:

  • 模板定义了新项目应该如何开始
  • 文档定义了这些项目应该如何实现和维护
  • MCP 以受控方式把两者都暴露给 AI IDE

Web UI

Web UI 由 CLI 运行时在本地托管。

启动方式:

ag ui

默认监听地址为:

http://127.0.0.1:3456

当前 UI 主要用于:

  • 浏览模板和文档
  • 查看资源详情
  • 进入资源创建与编辑流程
  • 查看运行时配置

当前服务端公开的路由包括:

  • /api/templates
  • /api/docs
  • /api/resources
  • /api/settings

MCP 与 AI IDE 集成

MCP 暴露了什么

MCP 运行时同时暴露工具和可读资源。

Tools

当前工具包括:

  • listTemplates
  • searchTemplates
  • getTemplateInfo
  • createProjectByTemplate

推荐的 AI IDE 工作流:

  1. listTemplatessearchTemplates
  2. getTemplateInfo
  3. 读取相关文档资源
  4. createProjectByTemplate

Resources

MCP 还暴露指导性资源和文档资源,主要 URI 家族如下:

  • agilebuilder://usage/agent-policy
  • agilebuilder://usage/guide
  • agilebuilder://docs/catalog
  • agilebuilder://docs/local/{id}
  • agilebuilder://docs/cloud/{spaceId}/{resourceId}

这很重要,因为这个项目的设计目标之一,就是让 AI 在生成或修改代码前先读取项目和团队特定文档。

换句话说,AgileBuilder 的目标不是让 AI 只依赖通用模型记忆,而是让它建立在以下上下文之上:

  • 团队模板目录
  • 建项元数据
  • 本地文档
  • 云端文档
  • 运行时自身暴露的使用指引

通用 MCP 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "agilebuilder": {
      "command": "agilebuilder-mcp"
    }
  }
}

带显式环境变量的 MCP 配置

当 AI IDE 需要自定义后端地址、代理或调试配置时,建议用这种形式:

{
  "mcpServers": {
    "agilebuilder": {
      "command": "agilebuilder-mcp",
      "env": {
        "AG_BACKEND_GLOBAL_SSO_URL": "https://api-auth.agilebuilder.net",
        "AG_BACKEND_GLOBAL_WORKSPACE_URL": "https://api-app.agilebuilder.net",
        "DEBUG": "false"
      }
    }
  }
}

开发环境下的 MCP 配置

{
  "mcpServers": {
    "agilebuilder": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/path/to/core/dist/mcp/index.js"]
    }
  }
}

AI IDE 应该如何使用 AgileBuilder

如果 AI IDE 已通过 MCP 连接到 AgileBuilder,推荐的行为是:

  • 通过 MCP tools 浏览模板,而不是凭空猜模板名
  • 在创建项目之前先看模板详情
  • 在处理现有项目时,先读取暴露出的文档资源
  • 只有在目标路径明确后,才调用 createProjectByTemplate

这就是 AgileBuilder 希望提供给 AI 的核心工作方式:先选择团队模板,先读取团队文档,再在这些约束下生成或修改代码

开源 Core 与 SaaS

AgileBuilder 最合理的对外表述,是双形态产品:

  • 一个开源免费的 core 运行时,负责本地 CLI、Web UI 与 MCP 工作流
  • 一个 AgileBuilder SaaS 平台,负责共享云端工作空间、托管资源与团队协作能力

这个仓库就是其中的开源部分。

对用户来说,实际理解可以很直接:

  • 如果你需要一个本地、可脚本化、可集成 AI IDE 的开发运行时,使用开源 Core
  • 如果你需要共享工作空间资源和更完整的团队协作平台,使用 AgileBuilder SaaS

编程式 API

这个包提供两个 Node 入口:

  • agilebuilder:面向外部用户的公开稳定导出
  • agilebuilder/internal:仅供官方工作区包使用的内部导出,例如桌面端 sidecar

公开入口刻意保持较小的 API 面。目前 dist/index.js 只暴露少量稳定运行时 API。

也就是说,Node 端消费者可以这样导入:

import { login, logout, isLoggedIn, APP_VERSION } from 'agilebuilder';

内部入口则用于第一方包:

import { TokenStore, ProcessorFactory } from 'agilebuilder/internal';

agilebuilder/internal 不属于公开 semver 稳定承诺,后续版本可能调整。对大多数用户来说,CLI、Web UI、MCP,以及上面这组较小的公开 Node API,才是稳定接口。

Pro 模块边界

这个仓库包含的是 Pro 模块管理的开源侧能力:

  • 状态检查
  • 下载流程
  • 完整性校验
  • 装载与卸载
  • 更新编排

但它不包含闭源 Pro 模块本体实现。

本地数据目录

运行时数据默认保存在:

~/.agilebuilder/v2/

常见文件与目录包括:

  • templates.db
  • auth.dat
  • license.dat
  • current-space.json
  • .device
  • config.json
  • .initialized
  • ignored-versions.json
  • modules/pro/index.js

该目录可能包含敏感信息,不应直接分享。

开发

构建

npm run build

这会构建:

  • dist/ 下的 TypeScript 输出
  • ui/dist/ 下的 Web UI 构建产物

测试

npm test

当前自动化检查覆盖:

  • Auth、License、Pro 模块完整性相关的编译后单元测试
  • CLI 版本和帮助输出
  • 公开命令面检查
  • MCP stdio 启动
  • 旧构建产物残留检查

在源码目录下运行

npm run dev
npm run start
npm run mcp
npm run ui:dev

发布前校验

在发版前,建议至少执行:

npm run build
npm test
npm audit --omit=dev
npm pack --dry-run

安全与隐私说明

  • 不要在公开 issue 中粘贴 token、refresh token、device ID 或原始缓存文件
  • 不要直接共享整个 ~/.agilebuilder/v2/ 目录
  • 不要在公开问题报告里附带私有后端地址或内网信息
  • CLI 和 MCP 的调试输出虽然已经做过脱敏,但发 issue 前仍建议人工复核

开源范围

这个仓库适合开源协作的内容包括:

  • CLI 行为
  • MCP runtime 与 tool 暴露
  • Web UI runtime
  • 本地数据模型
  • 资源浏览与项目创建流程
  • 文档、测试、打包与 CI

它不适合承载私有后端实现细节或闭源 Pro 内部实现。

反馈与许可证

仓库地址:

  • https://github.com/agilebuilder/agilebuilder-core

Issue:

  • https://github.com/agilebuilder/agilebuilder-core/issues

主页:

  • https://www.agilebuilder.net

许可证:

  • MIT