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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

sandy (Sangkwun)

MCP Server

Sandy是一款AI代理工作流加速器,通过记录和重放工具调用序列来提升代理效率,适用于需要重复执行相同工作流的AI代理场景。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

13

资源数

0
AI代理PythonClaude效率提升ClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Sangkwun

提供方

Sangkwun

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install mcp jsonpath-ng python-dotenv

详细介绍

桑迪

为您的AI代理提供Sandevistan

![License](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) ![Claude Code Plugin](https://github.com/Sangkwun/sandy) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io)

______________________________________________________________________

Sandy通过让AI代理创建和重用MCP工具调用序列,使AI代理更快。一旦工作流被保存为场景,它就会在没有LLM推理的情况下重放,从而节省令牌和时间。

桑迪是什么?

桑迪是一个 工作流加速器 对于AI代理。当代理识别出可重复的工作流时,Sandy可以:

  1. 商店 工具调用序列作为场景
  2. 参数化 可变部分(URL、ID、搜索词)
  3. 回放 没有LLM推理的精确序列
没有桑迪有桑迪
每次LLM推理记录一次,无限回放
每次执行的令牌成本零成本重播
可变定时确定性执行

代理商如何使用Sandy

创建场景:当代理完成可重复的工作流时,它会将MCP工具序列写入场景JSON文件。

重用场景:对于类似的请求,代理会找到现有的场景并重放它们,而不是再次推理这些步骤。

判决:代理决定何时值得保存工作流以及何时重用现有场景。

示例流程

User: "Scrape HN top stories and save to database"

Agent (first time):
  1. Executes workflow: navigate → scrape → insert
  2. Recognizes pattern as reusable
  3. Writes scenario to .sandy/scenarios/hn-scrape-to-db.json

User: "Scrape HN again"

Agent (subsequent):
  1. Finds matching scenario
  2. Replays via Sandy
  3. Done—no LLM inference needed

演示

看看桑迪是怎么做的以及它是如何工作的:

安装

作为Claude代码插件

claude plugin marketplace add Sangkwun/sandy
claude plugin install sandy@sangkwun

就这样 安装后:

  • 使用 /sandy 调用技能的命令
  • 代理可以识别可重复的工作流
  • 将它们写入场景文件
  • 在没有LLM推理的情况下重播它们

更新现有安装:

claude plugin marketplace update sangkwun
claude plugin update sandy@sangkwun

作为独立CLI

pip install mcp jsonpath-ng python-dotenv
python sandy-skill/scripts/play.py scenario.json --json

场景格式

场景是定义MCP工具序列的JSON文件:

{
  "version": "2.1",
  "metadata": { "name": "Query Database" },
  "variables": { "LIMIT": "5" },
  "steps": [
    {
      "step": 1,
      "tool": "mcp__supabase__query",
      "params": { "sql": "SELECT * FROM users LIMIT {{LIMIT}}" }
    }
  ]
}

完整架构:参见 桑迪技能/参考文献/schema.md

支持的交通工具

配置传输
command: ...stdio(生成进程)
endpoint: http://... 上海证券交易所
endpoint: ws://...websocket
claude-in-chromeUnix套接字

配置自动检测

Sandy从以下位置找到MCP配置:

  1. $SANDY_CONFIG 环境变量
  2. .sandy/config.json (项目本地)
  3. Claude桌面配置
  4. 光标配置(~/.cursor/mcp.json)
  5. ~/.sandy/config.json (全球)

CLI Options (Advanced)

python sandy-skill/scripts/play.py  [options]
选项描述
--var KEY=VALUE设置变量(可重复)
--env FILE从.env加载变量
--config FILE指定MCP配置路径
--start N从步骤N开始
--end N在步骤N结束
--include-results MODE包括MCP结果: true, false, on_failure
--dry-run验证而不执行
--debug启用调试输出
--json输出为JSON

文档

资源描述
场景架构JSON格式规范
示例场景工作示例

跨平台兼容性

桑迪跟着 代理技能 开放标准:

工具支持
克劳德代码完整
OpenAI Codex CLI完整版
Gemini CLI完整版
光标已满
GitHub副本完整版

______________________________________________________________________

支持

如果你觉得Sandy有用,请考虑支持它的发展!

![Support on Polar](https://polar.sh/checkout/polar_c_jfPjDO6lpMcQHKl58MsxBWy9Yp9DZ9Iv9Xajy2XUj6V)

您的贡献有助于维护项目,并使我能够专注于构建新功能。

______________________________________________________________________

贡献

欢迎投稿!请随时打开问题并提取请求。

______________________________________________________________________

Apache许可证2.0

以Sandevistan的速度制造⚡

目录标签

目录标签

AI代理PythonClaude效率提升工作流加速本地部署工具调用自动化

支持客户端

ClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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