agency-mcp-server

agency-mcp-server

Uma entrada de configuração MCP. Mais de 150 agentes especialistas sob demanda. Sem configuração manual.

Seu assistente de IA é um generalista. Às vezes você precisa de um especialista — um designer de economia de jogos, um auditor de segurança, um redator técnico. Este servidor MCP dá ao seu assistente acesso instantâneo a mais de 150 modelos de agentes especialistas. Descreva o que você precisa, ele encontra o agente certo e o ativa.

You: "Help me design a balanced game economy"
Claude: [searches -> finds Game Economy Designer -> spawns it -> expert response]

Os modelos são baixados automaticamente na primeira execução de agency-agents e permanecem atualizados. Você não precisa fazer nada.

Por que não instalar agentes localmente?

Você pode. O script de instalação do agency-agents copia todos os 160+ arquivos de agentes diretamente para o diretório de configuração da sua ferramenta (ex.: ~/.claude/agents/). Funciona — mas o nome e a descrição de cada agente são carregados na janela de contexto de toda conversa, independentemente de você usá-los ou não.

Nós medimos:

Abordagem	Custo de contexto	Quando
Agentes instalados (~/.claude/agents/)	~8.300 tokens	Toda conversa, sempre
Servidor MCP (ocioso)	~55 tokens	Toda conversa
Servidor MCP (buscando)	~350 tokens	Somente quando você busca
Servidor MCP (usando um agente)	~2.700 tokens	Somente quando você ativa um (mediana)

Isso é uma redução de 150x no uso de contexto de linha de base. Você obtém os mesmos 160+ agentes, mas só paga pelo que está realmente usando.

Como medimos isso

Agentes instalados (8.300 tokens): Executamos o script de instalação do agency-agents (install.sh --tool claude-code), que copiou 162 arquivos de agentes para ~/.claude/agents/. Em seguida, abrimos uma nova sessão do Claude Code e executamos /context. O Claude Code relatou "Custom agents: 8.3k tokens" — carregado em toda conversa, independentemente de qualquer agente ser usado.

MCP ocioso (55 tokens): Com o servidor MCP configurado em vez disso, /context mostra apenas os dois nomes de ferramentas adiados (agency_search, agency_browse) e uma breve descrição do servidor no prompt do sistema. Nenhum dado de agente é carregado.

MCP buscando (350 tokens): Medido pela tokenização dos esquemas JSON completos das ferramentas que são carregados quando o assistente chama ToolSearch para resolver as ferramentas agency_search e agency_browse. Contado com @anthropic-ai/tokenizer.

MCP usando um agente (2.700 tokens): A contagem mediana de tokens em todos os 145 arquivos de agentes, medida com @anthropic-ai/tokenizer. Apenas o arquivo do agente que você está realmente usando é carregado no contexto. O intervalo é de 383–12.724 tokens, dependendo do agente (p25: 1.549, p75: 3.584).

Início Rápido

Claude Code

Como plugin:

/plugin marketplace add npupko/agency-mcp-server
/plugin install agency@agency-mcp-server

Ou via CLI:

claude mcp add agency -- npx -y agency-mcp-server

Cursor, Windsurf e outros clientes MCP

Adicione à sua configuração MCP:

{
  "mcpServers": {
    "agency": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agency-mcp-server"]
    }
  }
}

É isso. O primeiro lançamento clona os modelos para ~/.cache/agency-mcp-server/ e baixa atualizações a cada 24 horas.

Verifique se funciona

Pergunte ao seu assistente:

"Busque por um agente designer de economia de jogos"

Você deve ver resultados da ferramenta agency_search. Se for a primeira execução, os modelos serão baixados automaticamente (~30 segundos).

Como Funciona

Seu assistente recebe quatro ferramentas:

1. agency_search(query, division?) — descreva uma tarefa, obtenha agentes correspondentes com instruções de ativação
2. agency_browse(division?) — explore divisões e agentes quando quiser ver o que está disponível
3. agency_status() — verifique a atualização do índice: contagem de agentes, hora da última atualização, se há uma atualização disponível
4. agency_update() — baixe os modelos mais recentes do git e reconstrua o índice de busca sem reiniciar

Quando você pede ajuda com algo específico, seu assistente chama agency_search, escolhe a melhor correspondência e ativa um subagente com o prompt de sistema completo desse especialista. Você obtém uma resposta de especialista sem nunca tocar em um arquivo de configuração.

O que está disponível

Os agentes são organizados em divisões:

Divisão	Exemplos
Engenharia	Arquiteto de Software, Engenheiro DevOps, Redator Técnico
Design	Designer de UI, Pesquisador de UX, Sistemas de Design
Desenvolvimento de Jogos	Designer de Economia de Jogos, Designer de Mecânicas de Jogos
Marketing	Estrategista de Conteúdo, Especialista em SEO, Marketing por E-mail
Segurança e Especializados	Auditor de Segurança, Cientista de Dados, Analista Jurídico
...e mais	Acadêmico, Vendas, Estratégia, Suporte, Testes, Computação Espacial

Configuração

Toda a configuração é feita por meio de variáveis de ambiente na sua configuração MCP:

Variável	Padrão	Descrição
AGENCY_AGENTS_PATH	~/.cache/agency-mcp-server/agency-agents	Caminho para os modelos de agentes. Defina isso para usar seus próprios modelos em vez de clonagem automática
AGENCY_REPO_URL	https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git	Repositório git para clonar modelos. Aponte para o seu fork
AGENCY_AUTO_UPDATE	true	Defina como false para desativar baixas automáticas
AGENCY_UPDATE_INTERVAL	24	Horas entre verificações de atualização

Use seus próprios modelos

Aponte para um diretório local:

{
  "mcpServers": {
    "agency": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agency-mcp-server"],
      "env": {
        "AGENCY_AGENTS_PATH": "/path/to/your/agent-templates"
      }
    }
  }
}

Ou clone do seu próprio repositório:

{
  "mcpServers": {
    "agency": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agency-mcp-server"],
      "env": {
        "AGENCY_REPO_URL": "https://github.com/yourorg/custom-agents.git"
      }
    }
  }
}

Formato do modelo

Cada agente é um arquivo Markdown com front-matter YAML, organizado por divisão:

engineering/
  software-architect.md
  devops-engineer.md
design/
  ui-designer.md
game-development/
  game-economy-designer.md

---
name: Software Architect
description: Expert software architect specializing in system design...
---

Full agent system prompt goes here.

O servidor indexa os campos name e description para busca. O corpo completo em Markdown se torna o prompt de sistema do agente quando ativado.

Interface MCP

Ferramentas

• agency_search(query, division?) — encontre agentes por descrição de tarefa, retorna correspondências com caminhos de arquivo e um modelo de ativação pronto para uso
• agency_browse(division?) — liste todas as divisões, ou liste agentes dentro de uma divisão específica
• agency_status() — verifique a atualização do índice: contagem de agentes, hora da última atualização, se uma atualização é devida
• agency_update() — baixe os modelos mais recentes do git e reconstrua o índice de busca em tempo de execução

Recursos

• agency://agents — índice completo de agentes como JSON
• agency://divisions — lista de divisões com contagens e exemplos

Prompts

• use-agent — descreva uma tarefa, obtenha o agente com melhor correspondência com instruções de ativação

Desenvolvimento

npm install
npm run build

# Run with auto-fetched templates
node dist/index.js

# Run with local templates
AGENCY_AGENTS_PATH=./my-agents node dist/index.js

# Type checking
npm run typecheck

# MCP Inspector
npm run inspect

Créditos

Modelos de agentes de agency-agents por @msitarzewski.

Licença

MIT