MCP莫伊拉
具有控制和验证功能的AI工作流编排
Moira是一个MCP服务器，它引导AI代理通过结构化的工作流程，在每一步都有明确的指令、成功标准和验证。Moira确保了可预测、可验证的执行，而不是自由形式的AI响应。
问题
执行复杂任务的AI代理往往：
- 失去焦点，跳过步骤
- 产生不一致的结果
- 错过质量检查
- 中断后忘记上下文
解决方案
莫伊拉提供 指令+完成条件 对于每一步：
Directive: "Write unit tests for the authentication module"
Completion Condition: "All tests pass, coverage > 80%"代理人确切地知道该做什么以及何时完成。没有歧义，没有捷径。
运作原理
flowchart LR
Agent[Agent
Claude/GPT/Gemini] Moira[Moira
MCP Server]
Moira Engine[Workflow
Engine]
Moira --> Output[Directive +
Success Criteria]- 代理通过MCP协议连接到Moira
- 代理启动工作流（例如。，
test-generation,research,content-creation) - Moira返回当前步骤指令和成功标准
- 代理执行指令并报告完成情况
- Moira验证并推进下一步
- 重复，直到工作流完成
主要特点
- 结构化执行：具有7种节点类型的基于节点的工作流图
- 分步指导：一次一个指令，有明确的完成条件
- 内置验证：结构化代理响应的JSON模式验证
- 执行持久性：会话中断后从确切步骤恢复
- 模板系统：动态工作流
{{variable}}替换 - 多代理支持：适用于任何兼容MCP的客户端
入门指南
为每个受支持的客户端设置教程：
| 客户 | 类型 | 指南 |
|---|---|---|
| 克劳德代码 | CLI/VS代码 | 安装指南 |
| 克劳德桌面 | 桌面应用程序 | 安装指南 |
| 克劳德网络浏览器 | 安装指南 | |
| 光标 | IDE | 安装指南 |
| VS代码+继续 | IDE扩展 | 安装指南 |
| 风帆 | IDE | 安装指南 |
| Zed | 编辑 | 安装指南 |
| ChatGPT | 浏览器 | 安装指南 |
| Gemini命令行界面 | 命令行界面 | 安装指南 |
用例
软件开发
- 代码审查：结构化审查，检查表验证
- 测试生成：具有覆盖要求的单元、集成、E2E测试
- 重构：逐步转换并验证
- Bug调查：通过证据收集进行系统调试
内容和文件
- 技术写作：有研究、草稿和审查周期的文章
- 文档：API文档、指南、带质量门的教程
- 营销材料：复制迭代和审批工作流
研究与分析
- 技术研究：来源核查调查
- 数据分析：具有可重复步骤的结构化分析
- 竞品分析：与证据的系统比较
质量保证
- 测试计划：P0-P3优先级与覆盖跟踪
- 发布验证：带有签字的预发布清单
- 安全审查：具有合规性检查的审计工作流程
可用工作流
| 工作流 | 描述 |
|---|---|
software-development-flow | 完整的开发周期，包括规划、实施和审查 |
task-breakdown-flow | 将复杂任务分解为经过验证的步骤 |
test-generation | 生成单元/集成/e2e测试 |
test-planning | 创建具有P0-P3优先级的测试计划 |
content-creation | 带有质量门的文章和文件 |
research | 具有来源验证的结构化研究 |
prd-creation | 产品要求文件 |
ux-design | 带有可访问性检查的UX/UI设计 |
data-analysis | 从问题到结论的数据分析 |
marketing-campaign | 差异化营销材料 |
文档
- 介绍 --问题、解决方案、架构
- 快速开始 --为任何客户端设置5分钟
- 核心概念 --工作流、节点、模板
- MCP工具参考 --可用工具和参数
- 代理商指南 --代理人如何与Moira互动
- 故障排除 --常见问题和恢复
贡献
看 贡献.md