Maestro Flow
FreeNot checkedWorkflow orchestration CLI with MCP endpoint support, multi-agent dashboard, and extensible template system.
About
Workflow orchestration CLI with MCP endpoint support, multi-agent dashboard, and extensible template system.
README
Maestro-Flow
意图驱动的多智能体工作流编排框架
说出你要做什么,Maestro 自动规划、调度、执行、验证。
大多数 AI 编程工具只能让一个 Agent 做一件事。 Maestro-Flow 让多个 Agent 协同完成从头脑风暴到部署上线的全流程 — 自适应决策引擎根据实际结果动态调整策略,知识图谱将每次执行的经验自动积累到下一次。
核心能力
自适应编排 — Ralph v2 引擎读取项目状态,将自然语言意图分类到 40+ 种命令链,在关键节点根据实际执行结果动态决策:继续、回退、还是插入修复循环。不写 YAML,不配置管线。
跨后端调度 — 同一工作流中混用 Claude、Codex、Gemini、Qwen、OpenCode,四种编排模式按需组合:Delegate(异步委派)、Team(角色协作)、Wave(依赖并行)、Swarm(蚁群探索)。
知识自增强 — Agent 执行中发现的模式、陷阱、决策,自动持久化为 Spec 和 Knowhow。Hook 系统将相关知识注入后续 Agent 的提示词 — 项目越用越聪明。
长周期自校正 — Odyssey 系列命令运行数小时级的自主循环,每个检查点自适应调整策略,直到满足验收标准。
安装
npm install -g maestro-flow
maestro install # 交互式选择安装组件
需要 Node.js ≥ 18 和 Claude Code CLI。多 Agent 工作流可选装 Codex CLI、agy CLI。
快速上手
Ralph — 闭环策略层
主入口。说出目标,Ralph 自动判断开发阶段、构建命令链、在 decision 节点动态调整:
/maestro-ralph "实现 OAuth2 认证,支持 refresh token"
# Ralph 自动构建链:analyze → plan → execute → verify → review → test
# 遇到失败 → 自动插入 debug → fix → retry 循环
# 遇到新项目 → 自动前置 brainstorm → blueprint
maestro session status # 查看当前会话进度
/maestro-ralph -c # 从 decision 暂停点恢复
/maestro-ralph -y "..." # 全自动,无需确认
核心管线
意图输入 → Ralph 分类(40+ 链类型)
│
▼
brainstorm → blueprint(opt) → analyze → plan → execute → verify
◆ decision
review ── ◆ ── test ── ◆ ── milestone
◆ → 下一里程碑
三种质量模式控制管线深度:
| 模式 | 管线 | 适用场景 |
|---|---|---|
full |
verify → business-test → review → test-gen → test | 生产环境、安全关键 |
standard |
verify → review → test | 默认平衡 |
quick |
verify → CLI-review | 原型、热修 |
其他入口
/maestro "添加用户资料页" # 意图到链规划,自动选链
/maestro-next "修复重定向 bug" # 纯路由:分类意图 → companion / 单 Run / /maestro
/maestro-companion "修正 README 拼写" # 轻量执行:最小 Run 生命周期
Odyssey — 长周期自主循环
适合大型调试、深度重构、UI 优化等需要持续迭代的场景:
统一入口 /maestro-odyssey <intent> --mode <name>,六种模式:
| 模式 | 循环模式 |
|---|---|
--mode debug |
考古分析 → 诊断 → 修复 → 确认 → 泛化 → 知识沉淀 |
--mode planex |
需求解析 → 计划 → 执行 → 严格验证 → 修复循环 |
--mode improve |
多维审计 → 深度诊断 → 定向修复 → 验证 → 泛化 |
--mode review |
多维审查 → 定向修复 → 测试 → 泛化 → 知识沉淀 |
--mode security |
分层安全审计(OWASP + 依赖 + 密钥 + STRIDE),只读 |
--mode ui |
视觉巡检 → 多维审计 → 发散探索 → 修复 → 验证 |
Odyssey 持续运行直到验收标准达成,中间自适应调整策略,发现的知识自动持久化。
文档
入门
| 指南 | 说明 | |
|---|---|---|
| 01 | 快速开始 | 安装、第一个工作流、核心概念 |
| 02 | 安装指南 | 组件选择、工作空间配置 |
| 03 | Ralph 引擎 | 自适应决策、quality 模式、session 管理 |
| 04 | 命令大全 | 64 个命令的用法、流程图、管线衔接 |
日常使用
| 指南 | 说明 |
|---|---|
| CLI 命令参考 | 35+ 终端命令速查 |
| 知识管理 | 知识图谱、Spec、Knowhow、Wiki 全景 |
| Spec 系统 | 项目规则的编写、加载与自动注入 |
| 质量管线 | verify → review → test 三级管线 |
| Hook 机制 | 17 个 Hook 的触发时机与上下文预算控制 |
进阶 & 设计文档(点击展开)
| 指南 | 说明 |
|---|---|
| 工作流结构 | 四层命令拓扑、六条规范路径 |
| 多 Agent 协调 | Delegate / Team / Wave / Swarm 详解 |
| Delegate 异步执行 | 跨 CLI 委派、消息注入、链式调用 |
| Overlay 扩展 | 不改源码给命令加行为 |
| Worktree 并行开发 | 里程碑级分支隔离 |
| 跨项目共享 | 多项目 link/unlink 知识库 |
| MCP 工具 | 9 个 MCP 端点工具参考 |
| 团队协作 | 2–8 人 Collab 模式 |
| 搜索系统 | BM25F 全文搜索与 KG 集成 |
| 知识系统架构 | Run ledger、知识协调、检索多样性与安全剪枝 |
| 学习工具 | 复盘、跟读、拆解、探究四件套 |
| MaestroGraph 设计 | 统一知识图谱引擎架构 |
| 领域知识设计 | 语义词汇表与概念关系网络 |
项目规模
333 个 TypeScript 源文件 / ~80k 行代码 / 64 斜杠命令 / 45 技能包 / 23 Agent 定义 / 35+ CLI 命令 / 92 模板
技术栈 Commander.js · MCP SDK · better-sqlite3 · web-tree-sitter · React 19 · Zustand · Tailwind CSS 4 · Hono · Vite 6
目录结构
maestro/
├── src/ # 核心 CLI(Commander.js + MCP SDK)
│ ├── commands/ # 35+ CLI 命令
│ ├── mcp/ # MCP 服务器(stdio)
│ ├── graph/ # 知识图谱(SQLite + tree-sitter)
│ └── core/ # 工具注册、扩展加载
├── dashboard/ # Web 仪表盘(React 19)
├── .claude/
│ ├── commands/ # 64 斜杠命令
│ ├── agents/ # 23 Agent 定义
│ └── skills/ # 45 技能包
├── workflows/ # 115 工作流定义
└── templates/ # 92 JSON 模板
与同类工具对比
| Superpowers | OpenSpec | Trellis | Maestro-Flow | |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | Agent 技能框架 | 规格驱动开发 | 多平台 Agent 治具 | 意图驱动编排 |
| 架构 | 纯 .md,无运行时 |
CLI + Git | CLI + .trellis/ |
CLI + MCP + SQLite |
| 路由 | 手动选技能 | 手动命令序列 | 固定阶段 | AI 分类 40+ 链 |
| 多 Agent | 子 Agent 调度 | 单 Agent | Channel 模式 | 4 模式 × 5 后端 |
| 知识 | 仅 Git | Git 归档 | 文件日志 | SQLite KG + 自动注入 |
| 长时工作 | 上下文窗口 | 手动 continue | 日志恢复 | 有状态 Odyssey 循环 |
| 自校正 | review-fix 循环 | 手动重验 | 手动 | Decision 节点自动重试 |
各有所长:Superpowers 的 prompt 工程方法论最成熟;OpenSpec 的需求规格化最严谨;Trellis 的多平台统一做得最好;Maestro-Flow 聚焦全生命周期编排、跨后端调度和知识自增强。
致谢
- GET SHIT DONE — Spec 驱动开发与上下文工程理念
- Claude-Code-Workflow — 前身项目,开创多 CLI 编排
- Impeccable — UI 设计技能(Apache-2.0)
- Awesome Architecture — 架构知识库(
maestro arch-kb),31 个架构模板 + 40 章教程 + 6 个案例(MIT)
Installing Maestro Flow
This server has no published package — it is built from source. Open the repository and follow its README.
▸ github.com/catlog22/maestro-flowFAQ
Is Maestro Flow MCP free?
Yes, Maestro Flow MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.
Does Maestro Flow need an API key?
No, Maestro Flow runs without API keys or environment variables.
Is Maestro Flow hosted or self-hosted?
Self-hosted: the server runs locally on your machine via the install command above.
How do I install Maestro Flow in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?
Open Maestro Flow on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.
Related MCPs
Fetch
Web content fetching and conversion for efficient LLM usage.
AWS KB Retrieval
Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime.
by modelcontextprotocolSpring AI MCP Server
Provides auto-configuration for setting up an MCP server in Spring Boot applications.
llm-analysis-assistant
A very streamlined mcp client that supports calling and monitoring stdio/sse/streamableHttp, and can also view request responses through the /logs page. It also
by xuzexin-hzCompare Maestro Flow with
Not sure what to pick?
Find your stack in 60 seconds
Author?
Embed badge for your README
Browse similar
All ai MCPs

