SoloFlow
MCP server that enables running and managing file-based AI Skills, Agents, and Flow workflows as DAGs, with tools for listing, executing, and resuming tasks via stdio JSON-RPC.
README
SoloFlow
把 AI 工作方法存成文件(Skill),按步骤自动执行(Flow)。
当前稳定版本:v2.0.0。从 v1 升级请先查看 v2.0.0 变更与迁移说明。
30 秒跑通
需要 Python 3.12+ 和 DeepSeek API Key。先配置密钥:
$env:DEEPSEEK_API_KEY = "你的密钥"
或者在当前目录创建 .env:
DEEPSEEK_API_KEY=你的密钥
然后运行内置写作 Skill:
uvx soloflow run content-writer "为我的产品写一篇介绍"
不想产生 API 费用时,先预览最终 Prompt:
uvx soloflow run content-writer "为我的产品写一篇介绍" --dry-run
只需理解三个概念
- Skill:一份可以重复执行的 AI 工作手册,例如
content-writer。 - Flow:把多个 Skill 按依赖顺序串起来,例如
blog-pipeline。 - Agent(可选):给 Skill 加上固定角色和行为规则,例如
content-editor。
常用命令
| 命令 | 用途 |
|---|---|
sf run <skill> <task> |
运行一个 Skill,推荐入口 |
sf skill list |
查看可用 Skill |
sf skill show <name> |
查看 Skill 内容 |
sf skill init <name> |
创建 Skill |
sf flow run <name> -i key=value |
运行 Flow |
sf flow runs |
查看 Flow 运行记录 |
sf flow watch <run-id> |
实时查看 Flow 进度 |
sf flow resume <run-id> |
从失败处恢复 Flow |
sf agent run <name> <task> |
用 Agent 执行任务 |
如果从源码开发,把 sf 换成 uv run sf。项目目录、~/.soloflow/、安装包内置资产按此顺序查找,同名文件以前者为准。
下一步
License
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。