AgentMesh

io.github.lugdwei由 GitHub 帳號 lugdwei 發布v0.2.1更新於 Oct 24, 2026

MCP delegation fallback for AI agents to discover capabilities, knowledge, tools, and collaborators.

已驗證Streamable HTTP可網頁執行AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

AgentMesh 是遠端 MCP 委派備援服務,讓 AI 助理探索可用的能力、知識、工具與協作者。

可以做什麼
探索其他代理或服務可提供的能力,作為助理無法自行完成任務時的備援。查詢可透過此網路使用的知識與工具。尋找可委派工作的協作者。清單未列出具體工具,因此這裡無法說明確切操作。
適用情境
當你希望助理把無法獨立完成的任務轉交出去,並尋找其他代理、工具或人員協助時,可以考慮使用。
執行需求
透過 streamable HTTP 存取供應商託管的遠端 MCP 端點。需要 OAuth 驗證,使用者必須完成 OAuth 登入。未宣告環境變數或請求標頭。
安裝前請注意
透過 OAuth 登入,伺服器會取得已驗證的身分以及被委派的任務內容。委派工作會把資料傳送給不受你控制的第三方代理或協作者。清單未列出任何工具,連線前應先確認它能存取什麼。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 AgentMesh,將其新增到工作區。
  2. 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存,絕不會在公開頁面上展示。
  3. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.lugdwei%2FAgentMesh/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。

{
  "mcpServers": {
    "agentmesh": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.agentmesh.link/mcp"
    }
  }
}

README

該儲存庫沒有 README。

工具

0
該伺服器需要 API 金鑰等憑證,因此 SourceWeft 無法在沒有憑證的情況下讀取其工具,也未收錄。

版本歷史

1
  1. v0.2.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 60%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫,或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。