FlowX MCP
MCP-сервер и Python SDK по описанию на естественном языке строят, запускают и дорабатывают рабочие процессы ИИ-агентов.
- 202 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Сервер генерирует и исполняет Python-код узлов на вашей машине и поднимает бэкенд FastAPI.
- Ключ LLM и генерируемый код хранятся в рабочей области на диске.
Установка
- Работает в
Ручная установка
python -m pip install -e .Выполните в клонированном репозитории. Затем зарегистрируйте `flowx-mcp` в клиенте MCP с абсолютным путем.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Сервер генерирует и исполняет Python-код узлов на вашей машине и поднимает бэкенд FastAPI.
- Ключ LLM и генерируемый код хранятся в рабочей области на диске.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
FlowX принимает описание процесса и генерирует граф рабочего процесса, проверенные и протестированные узлы на Python и бэкенд на FastAPI. Каждый бизнес-узел проходит цепочку «генерация, аудит, тест, ограниченная починка», а запуск возвращает адрес `base_url`, к которому можно подключиться. Управление идет через MCP (локальный stdio), Python SDK или адаптер A2A без потоковой передачи. В MCP есть пошаговый запуск `run_step`, сброс сессии `reset_session` и эволюция процесса: можно доработать весь процесс, один узел или доверить выбор движку. Для VS Code и Hermes Agent есть отдельный скилл `flowx-workflows`, который ведет агента по циклу сборки, осмотра, починки и запуска.
Для кого. Разработчикам агентных систем, которые хотят собирать рабочие процессы из описания и управлять ими из MCP-клиента.
Подходит, если
- Процесс описан словами, и нужен рабочий граф с кодом узлов и бэкендом.
- Один узел не прошел тест, и его надо починить с подсказкой пользователя.
- Готовый процесс надо запустить по шагам и сбросить сессию между прогонами.
- Уже работающий процесс требует доработки отдельного узла.
Не подходит, если
- Нужен готовый визуальный конструктор без кода: FlowX генерирует Python.
- Нельзя исполнять сгенерированный код на машине: узлы запускаются локально.
- Нужна потоковая передача по A2A: адаптер ее не поддерживает.
Пример запроса к агенту
Построй через FlowX процесс: принять заявку, проверить данные и отправить уведомление, затем запусти его по шагам.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
FLOWX_LLM_PROVIDERобязательная- Провайдер LLM, например deepseek.
FLOWX_LLM_MODELобязательная- Модель LLM для генерации узлов.
FLOWX_LLM_API_KEYобязательная, секрет- Ключ API выбранного провайдера LLM.
FLOWX_DEFAULT_WORKSPACEобязательная- Абсолютный путь к каталогу рабочих областей.
Ограничения
Для работы нужен ключ LLM (`FLOWX_LLM_API_KEY`), провайдер и модель задаются переменными, в примере DeepSeek. Установка идет из исходников: `python -m pip install -e .`, исполняемый файл `flowx-mcp` надо указать в конфигурации клиента абсолютным путем, потому что хосты MCP могут не наследовать `PATH`. Узлы выполняют сгенерированный Python-код на вашей машине, поэтому ключи храните по правилам клиента и не коммитьте. Скилл для агента ставят отдельно, обычный `pip install` его не копирует. Последний коммит сделан в ноябре 2026 года.
Как отключить. Уберите запись `flowx` из конфигурации MCP-клиента и удалите окружение Python с пакетом и каталог `flowx_workspaces`.
Частые вопросы
Как установить FlowX?
Клонируйте репозиторий и выполните `python -m pip install -e .` в виртуальном окружении, либо используйте `poetry install`. Исполняемый файл `flowx-mcp` появится в окружении.
Как подключить к MCP-клиенту?
Добавьте запись `flowx` с абсолютным путем к `flowx-mcp` и переменными `FLOWX_LLM_PROVIDER`, `FLOWX_LLM_MODEL`, `FLOWX_LLM_API_KEY`, `FLOWX_DEFAULT_WORKSPACE`.
Как запустить процесс по шагам?
Через инструмент `run_step`, а между прогонами используйте `reset_session`.
Как доработать готовый процесс?
Через эволюцию: она может править весь процесс, один узел или сама выбрать цель.
Есть ли скилл для агента?
Да, `flowx-workflows`. Для Hermes Agent ставится командой `hermes skills install AIpRoBuilder/FlowX/skills/flowx-workflows`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыFlow-Like MCP
Flow-Like
MCP-узлы Flow-Like открывают функции визуального процесса агенту через HTTP с выбранными инструментами и доступами
CLI-менеджер процессов: скрипты, секреты и автоматизация разных проектов в одном интерфейсе и MCP-сервер для агентов.
MCP-сервер платформы Loonflow: агент читает очередь заявок и согласований и выполняет по ним действия
apra-fleet по MCP управляет флотом ИИ-агентов на разных машинах и моделях и ведет многочасовые рабочие процессы
Платформа с открытым ядром: рабочие процессы и действия сервисов становятся MCP-инструментами для Claude, Cursor и Windsurf
Движок на Python запускает работу с браузером и API шагами, ведет трассу каждого шага и повторяет с упавшего. Есть CLI и MCP-сервер на 482 модуля
Коротко о README
README объясняет цикл «описать, сгенерировать, осмотреть, запустить, доработать, повторить», перечисляет новости по узлам и среде выполнения и ведет по установке, настройке окружения и регистрации в MCP-клиенте.