tatwo-ultrawork-beta
Enables multiple AI models to collaborate under a shared goal, architecture, plan, loops, sandbox, and acceptance criteria via a local-first MCP server.
README
TATWO-ULTRAWORK beta
讓多個 AI 在同一套 Goal、架構、Plan、Loops、沙盒與驗收規則下協作。
TATWO-ULTRAWORK beta 是 provider-neutral、local-first 的公開多模型協作層。 它不是另一個大型 Agent runtime,而是放在 AI 模型、CLI 與工具之上的治理與 Gateway 層。
TATWO OS App 搭建中,未包含於此公開 beta。此倉庫只提供公開 OS 原則、 CLI、MCP、Gateway、限制沙盒、合約與 Skill。
1. 產品定位與 beta 邊界
公開版包含:
- Goal-first TATWO Work OS 憲法。
- stdio MCP server 與 CLI。
- Codex、Claude、Grok CLI adapter 範例。
- OpenAI-compatible HTTP 與 generic command adapter。
- Docker 強限制沙盒。
$tatwo-ultrawork-beta公開 Skill。- Goal、Context、Plan、Loop、alignment 與 Goal Judge 收據。
公開版不包含:
- 圖形 OS App 或其原始碼。
- 裝置控制、同步、更新或私人基建。
- 代管 Gateway、使用者帳號系統或秘密儲存。
- 任何私人專案、收據、路徑、模型評測或本機狀態。
2. TATWO OS 上位原則
Goal Contract
→ Context / Architecture Discovery
→ Plan
→ Loops
→ Goal Judge
核心規則:
- Goal 是起點與終點。
- 脈絡先於規矩,架構先於方案。
identity > model brand。- Plan 必須解釋如何接回原專案閉環。
- Loops 綁定
goalHash + planHash,偏離即停止。 - AI 先查證,只把真正的偏好、權限與衝突交給人類。
- 執行完成不等於 Goal 通過;每項 criterion 都需要可回查證據。
完整規則見 OS.md。
3. 五分鐘 Quick Start
需求:Node.js 20 以上。Docker 為選用;沒有 Docker 時仍可使用 OS、MCP、 Gateway text call 與 dry-run。
從固定 beta tag 安裝:
npx --yes github:tatwo214/TATWO-ULTRAWORK-beta#v0.1.0-beta.2 setup
確認:
tatwo-ultrawork-beta doctor --json
tatwo-ultrawork-beta tools --json
tatwo-ultrawork-beta smoke --json
所有外部模型 adapter 預設停用。請先檢查本地 state 內的 adapters.json,
只啟用已完成獨立登入與測試的 route,再重新執行 doctor。
預設安裝不會修改 Codex 或 Claude 設定。明示同意後才寫入:
tatwo-ultrawork-beta setup --configure-codex
tatwo-ultrawork-beta setup --configure-claude
也可從原始碼執行:
git clone https://github.com/tatwo214/TATWO-ULTRAWORK-beta.git
cd TATWO-ULTRAWORK-beta
npm test
node bin/tatwo-ultrawork-beta.mjs setup --dry-run --json
4. 支援平台與 provider
| 類型 | 支援方式 |
|---|---|
| Codex | 已登入的 Codex CLI command adapter |
| Claude | 已登入的 Claude CLI command adapter |
| Grok | 已登入的 Grok CLI command adapter |
| OpenAI-compatible | Responses-style HTTP adapter |
| 其他 AI | text-in/text-out generic command adapter |
Adapter 只使用 PATH 與明示設定,不直接解析供應商的 credential、session 或
browser profile。需要既有 CLI 登入的 adapter,只有在使用者明示
inheritHome: true 並啟用後才繼承 HOME。每次 dispatch 的工作目錄都是空的隔離
workspace,不是目前專案。詳細設定見 docs/ADAPTERS.md。
5. 安全與沙盒
沙盒預設:
- 不掛載 HOME、provider config 或 Docker socket。
- network 關閉。
- 不自動安裝、不自動啟動、不自動 pull image。
- container root read-only,移除 Linux capabilities。
- 只允許 allowlist command。
- 拒絕 symlink escape、path escape 與 secret-like files。
- Docker 不存在時 fail closed,不降級成 unrestricted host execution。
詳見 docs/SANDBOX.md。
6. MCP 安裝
安裝後會產生 generic MCP 設定:
{
"mcpServers": {
"tatwo-ultrawork-beta": {
"command": "node",
"args": ["<installed-runtime>/bin/tatwo-ultrawork-beta-mcp.mjs"]
}
}
}
Codex/Claude 使用明示 setup flag 安裝;其他 MCP client 複製上方設定並替換 runtime path。
7. 第一個多模型協作流程
CLI 可呼叫所有 MCP 工具:
tatwo-ultrawork-beta call tatwo.os.begin --input '{
"outcome": "Review a small change with two AI engines",
"criteria": ["implementation test passes", "independent review passes"],
"nonGoals": ["production deployment"],
"constraints": ["sandbox only"],
"projectPrinciples": ["small verified changes"],
"architectureAnchors": ["existing public API remains stable"],
"protectedSurfaces": ["credentials and production state"]
}' --json
接著依序:
tatwo.context.submittatwo.goal.confirmtatwo.plan.issuetatwo.loops.dispatchtatwo.gateway.fanouttatwo.goal.alignment.submittatwo.goal.close
可用 tatwo.os.next 取得唯一最高影響的下一步或人類問題。
8. 架構與 adapter 開發
9. 故障排除
找不到 AI CLI
先確認 CLI 已安裝並能在終端獨立完成一次登入後呼叫,再執行:
tatwo-ultrawork-beta doctor --json
Docker 顯示 degraded
這不是 OS 或 Gateway 故障。TATWO 不會自行安裝或啟動 Docker;完成 Docker
設定後重新執行 tatwo.sandbox.preflight。
Goal 無法建立 Plan
先確認 Goal 已由人類確認,而且 Context receipt 的 sufficiency 是
sufficient。缺少任一 gate 都會 fail closed。
10. Privacy、Security、License
- Privacy
- Security
- Contributing
- Apache License 2.0,見 LICENSE 與 NOTICE。
請勿在 issue、receipt、adapter config 或示範資料中提交 API key、session、 cookie、私人路徑或真實專案內容。
11. OS App 狀態
圖形化 TATWO OS App 仍在搭建與 UX 驗證階段,因此沒有納入公開 beta。公開版先 讓使用者驗證 Work OS 原則、多模型 Gateway、MCP 協作與限制沙盒是否有價值。
推荐服务器
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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。