项目简介

Claude-Flow 是一个功能强大的AI编排平台，旨在帮助开发者以更智能、更高效的方式构建AI应用。它通过集成蜂巢式集群智能、神经网络模式识别以及87个先进的MCP工具，提供全面的AI开发工作流支持。作为MCP服务器，Claude-Flow能够以标准化的方式向大型语言模型（LLM）客户端提供上下文信息和功能，包括资源管理、工具调用和Prompt模板渲染，支持多种传输协议，并具备会话管理和能力声明机制。

主要功能点

MCP工具生态系统: 提供87种高级MCP工具，覆盖AI集群编排、记忆管理和自动化等多种场景，支持LLM客户端按需调用。
蜂巢式智能编排: 采用由“蜂王”AI协调的特化工作代理模式，支持动态代理架构，实现AI代理的自组织和容错性。
持久化记忆系统: 使用SQLite数据库存储会话和项目范围的记忆，支持12种专业数据表，确保上下文信息持久化。
高级钩子系统: 支持灵活的前置/后置操作钩子，自动化任务分配、代码格式化、神经模式训练和实时通知，优化工作流。
Flow Nexus云平台集成: 提供E2B沙盒、AI集群部署、分布式机器学习训练、编码挑战和模板市场等云端AI开发能力。
JSON-RPC通信: 通过标准化的JSON-RPC协议与LLM客户端进行通信，接收其对资源、工具和Prompt模板的请求，并返回相应的响应。

安装步骤

Node.js环境: 确保您的系统已安装Node.js 18+ (推荐LTS版本) 和 npm 9+。

安装Claude Code: Claude-Flow 依赖于 Claude Code。请首先全局安装 '@anthropic-ai/claude-code'：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

（可选）为加快设置，可以跳过权限检查（请确保您了解其安全风险）：

claude --dangerously-skip-permissions

初始化Claude-Flow: 在您的项目目录中，使用以下命令初始化 Claude-Flow：
```
npx claude-flow@alpha init --force
```
此命令会自动配置MCP服务器和相关权限，为后续操作做好准备。

服务器配置

MCP客户端需要配置MCP服务器的连接信息。以下是一个JSON格式的配置示例，描述了如何通过 'npx' 命令启动 Claude-Flow 的 MCP 服务器部分。

{
  "serverName": "claude-flow-mcp-server",
  "command": "npx",
  "args": ["claude-flow@alpha", "mcp", "server", "start", "--port", "3001", "--transport", "stdio"],
  "description": "Claude-Flow MCP服务器启动命令，默认使用Stdio传输协议，可以通过--port指定端口，但Stdio传输协议通常不需要显式端口。用户可以通过MCP客户端连接此服务器来访问其提供的工具和功能。",
  "tools": [
    "mcp__claude-flow__agent_spawn",        // 生成AI代理
    "mcp__claude-flow__agent_list",         // 列出所有AI代理
    "mcp__claude-flow__memory_usage",       // 存储和检索记忆数据
    "mcp__claude-flow__swarm_init",         // 初始化AI集群
    "mcp__claude-flow__hooks_notify",       // 发送钩子通知
    "mcp__flow-nexus__user_register",       // Flow Nexus用户注册
    "mcp__flow-nexus__user_login",          // Flow Nexus用户登录
    "mcp__flow-nexus__swarm_init",          // Flow Nexus云端集群初始化
    "mcp__flow-nexus__sandbox_create"       // Flow Nexus沙盒环境创建
  ]
}

'serverName': 您为MCP服务器定义的易于识别的名称。
'command': 启动MCP服务器的可执行命令，例如 'npx'。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。这定义了如何启动MCP服务器。例如，'"claude-flow@alpha", "mcp", "server", "start"' 是启动MCP服务器的核心指令，'"--port", "3001"' 指定服务器监听的端口（可选，对于'stdio'传输不强制），'"--transport", "stdio"' 指定服务器使用的传输协议（如'stdio', 'http', 'websocket'等）。
'description': 对该MCP服务器配置的说明。
'tools': MCP服务器提供的工具列表。这些工具是LLM客户端可以通过JSON-RPC协议调用的功能。列表中的每个条目都以 'mcp__' 为前缀，并指定了工具所属的命名空间和工具名称。

基本使用方法

一旦Claude-Flow初始化完成并在后台作为MCP服务器运行，您就可以通过其CLI接口或兼容的MCP客户端调用其功能：

启动一个AI编排任务 (swarm): 此命令会启动一个AI集群来完成您的任务，并通过 '--claude' 标志集成Claude Code。

npx claude-flow@alpha swarm "build me a REST API" --claude

启动一个持久化的Hive-Mind系统 (用于复杂项目): 'hive-mind' 模式提供更复杂的、持久化的多代理协调功能，适合大型项目。

npx claude-flow@alpha hive-mind wizard
npx claude-flow@alpha hive-mind spawn "build enterprise system" --claude

直接调用MCP工具 (通过CLI模拟客户端调用): 您可以直接使用 'npx claude-flow@alpha mcp call' 命令模拟MCP客户端调用其内部工具，例如：

在Flow Nexus平台注册用户:

npx claude-flow@alpha mcp call mcp__flow-nexus__user_register '{"email": "[email protected]", "password": "securePassword"}'

在Flow Nexus平台初始化云端集群:

npx claude-flow@alpha mcp call mcp__flow-nexus__swarm_init '{"topology": "mesh", "maxAgents": 5}'

这些调用展示了客户端如何与运行中的Claude-Flow MCP服务器交互，执行具体的功能。

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服务器配置

基本使用方法

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