Team Table

团队表

通过MCP（模型上下文协议）进行多模型AI团队协调。

一个MCP服务器，允许多个AI实例通过共享SQLite数据库相互发现、协调任务和通信。

快速开始

pip install team-table

发展：

pip install -e ".[dev]"

在Claude Code中注册为MCP服务器

窗户：

claude mcp add --transport stdio --scope user team-table -- \
  path/to/.venv/Scripts/python.exe -m team_table.server

macOS/Linux：

claude mcp add --transport stdio --scope user team-table -- \
  path/to/.venv/bin/python -m team_table.server

在Codex中注册为MCP服务器

窗户：

codex mcp add --transport stdio --scope user team-table -- \
  path/to/.venv/Scripts/python.exe -m team_table.server

macOS/Linux：

codex mcp add --transport stdio --scope user team-table -- \
  path/to/.venv/bin/python -m team_table.server

网络模式（LAN）

通过网络运行服务器，以便其他机器可以连接：

# Start the server in SSE mode (or use streamable-http)
TEAM_TABLE_TRANSPORT=sse python -m team_table.server

从LAN上的另一台PC注册远程服务器：

claude mcp add --transport sse team-table http://:8741/sse

从局域网上另一台PC上的Codex注册相同的远程服务器：

codex mcp add --transport sse team-table http://:8741/sse

环境变量

建筑

每个Claude Code实例都会生成自己的STDIO MCP服务器进程。所有进程共享一个SQLite数据库(~/.team-table/team_table.db)使用WAL模式进行并发访问。或者，可以在网络模式（SSE或流式http）下运行单个服务器，通过局域网为多个客户端提供服务。

工具（18）

• 注册: register, deregister, list_members, heartbeat
• 消息传递: send_message, get_messages, broadcast, delete_message, archive_message, clear_inbox, purge_messages
• 任务板: create_task, list_tasks, claim_task, update_task
• 共享上下文: share_context, get_shared_context
• 审计: get_audit_log

身份验证令牌

register 返回每个代理的令牌。所有工具调用（和SSE事件流）都需要 令牌除非 TEAM_TABLE_REQUIRE_TOKENS=false.

消息管理

邮件可以存档（软删除+标记已读）、删除（软删除）或清除（硬删除，仅限管理员/主管）。 clear_inbox 支持使用可选的日期和发件人过滤器进行批量存档。默认情况下，已存档的邮件将被排除在收件箱查询和未读计数之外。

SSE推送通知

在网络模式下，代理可以在以下位置订阅实时事件 GET /events/{agent_name}服务器推送新消息、广播和任务分配的通知。30秒的心跳使连接保持活跃。轮询守护进程仍然可用作STDIO传输的回退。

审核日志

所有状态更改操作（注册、消息传递、任务更新、上下文共享）都记录在仅可追加的审计日志中。查询方式 get_audit_log 使用可选的代理、操作和日期过滤器。

安全

• 对所有工具参数（代理名称、消息、任务字段）进行输入验证
• 速率限制：每个发件人每60秒窗口30条消息
• 基于角色的访问控制： admin, lead, coder, reviewer, designer, tester, agent
• 仅限于管理员/主管角色的特权操作（清除、删除他人消息）

轮询守护进程（自动消息）

默认情况下，代理必须手动检查消息。轮询守护进程自动化了这一过程——它监控代理的收件箱并自动响应，只在需要时才上报给用户。

运作原理

1. 每30秒对数据库进行一次未读邮件轮询
2. 向每条传入消息发送确认回复
3. 升级到用户 （停止自动回复）：

- 自动回复总数超过限制（默认值：13） - 一条消息包含一个问题或决策请求（例如“我们应该……吗？”、“请批准”、“你怎么看”）

1. 向发件人发送通知 [AUTO] 解释升级的消息

用法

# Start polling for an agent (default: 30s interval, 13 message max)
python scripts/poll_daemon.py claude-opus

# Custom interval and message limit
python scripts/poll_daemon.py claude-opus --interval 15 --max-messages 13

# With a custom database path
TEAM_TABLE_DB=/path/to/db python scripts/poll_daemon.py claude-opus

安全

• 硬消息帽 防止代理间循环失控
• 问题检测 强制对决策进行人工审查
• 于拉 --没有暴露的网络端点
• 平滑关闭 通过Ctrl-C或SIGTERM
• 所有活动都会记录到终端上，并带有时间戳

发展

pytest          # run tests
ruff check .    # lint

推荐工作流程（PyCharm+OAuth）

对于日常开发，使用JetBrains优先流：

1. 在PyCharm中运行和调试代码/测试。
2. 使用基于浏览器的OAuth从PyCharm登录以访问提供者。
3. 保持 team-table 已启用身份验证令牌强制(TEAM_TABLE_REQUIRE_TOKENS=true).
4. 将每个代理视为具有自己的令牌和角色的独特身份。

表格流程的令牌指南：

• 注册每个代理一次，捕获其返回的令牌，并将其存储在IDE运行配置或环境变量中。
• 当代理重新调整用途或工作站更改所有权时，旋转/撤销令牌。
• 切勿在多个代理之间共享一个令牌；令牌是代理范围的。

未来多代理扩展：

• 逐步添加具有明确角色和功能的代理（编码、审查、QA、设计、运维）。
• 保留一个共享数据库(TEAM_TABLE_DB)用于协调和审计历史。
• 使用网络模式(sse 或 streamable-http)当代理在多台机器上运行时。

许可证

GPL-3.0或更高版本