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本地优先的 AI 任务交付工作台 CLI - A local-first AI task delivery workbench with desktop and CLI interfaces
This MCP server exhibits significant quality gaps across naming, descriptions, and schema completeness. While tool names follow verb_noun conventions (kb_list, kb_search, spawn_agent), descriptions are inconsistent, some are detailed (kb_add_source at 280+ chars with clear constraints), others are vague or overly technical (spawn_agent, run_dynamic_workflow_script with 1000+ chars of jargon). Parameter descriptions are present but often lack actionable constraints (e.g., kb_search's 'query' has no format guidance). Schemas are visible but incomplete: many parameters lack type definitions or constraints. Error handling is absent, no recovery guidance, no categorization of retryable vs fatal errors. Security concerns: spawn_agent and related multi-agent tools accept arbitrary agent names and tool lists without validation hints. Output schemas are undocumented. The server mixes knowledge-base operations (kb_*) with complex multi-agent orchestration (spawn_agent, followup_task, wait_agent) in a single tool set, violating single-responsibility principle.
只能关闭严格后代及其子树。严禁关闭 main、自身、祖先、兄弟。cleanup_pending 时严禁声称已释放资源；关闭后不能续跑。
只能给严格后代追加任务；严禁控制自身、main、祖先或兄弟。忙碌时最多排队四轮，组内追加可在当前执行组继续；ACK queued_next_admission 不代表已运行，需按 operationId/expectedTurn 等待。用户已排队的下一轮是屏障，遇到 multi_agent_followup_user_barrier 不可反复重试。
在协作空间任务执行期间按需补取更早的历史消息，用于确认当前上下文窗口不完整时的具体历史内容。仅在协作空间任务中可用；对普通任务调用无效果。
只能中断严格后代的当前执行并取消此前排队续跑。严禁中断 main、自身、祖先、兄弟。接受取消不等于执行已退出。
向知识库写入一个内容来源；同一 collection 内逻辑正文相同时返回已有 source，不重复写入。只能创建本次调用拥有的新 source；严禁覆盖、重解析、删除或归档已有用户 source。支持 paste、file、url，写入后自动分片索引。
创建一个新的知识库集合。
获取知识库中已保存的单个 source 的完整内容和元数据。
run_dynamic_workflow_script description is 1000+ chars of technical jargon with embedded DSL syntax, making it unreadable for LLM selection. Violates 10 - 1024 char guideline and lacks clear WHAT/WHEN/WHY structure.
Multi-agent tools (spawn_agent, followup_task, wait_agent, close_agent) lack error handling guidance. No indication of retryable vs fatal errors, no recovery paths. Agents cannot self-correct on failure.
spawn_agent accepts arbitrary 'tools' array (maxItems=256) and 'agent' string without validation constraints or enum. LLMs may hallucinate invalid tool names or agent types, causing silent failures.
Output schemas are completely undocumented. No indication of what kb_search returns, what spawn_agent returns, or what fields downstream tools can expect. Breaks tool chaining.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | D | 58 | 2026-07-28+ | v2 |
列出所有知识库集合（collection），返回名称、ID、文档数、嵌入模型等信息。
【知识检索】在用户的知识库中搜索已保存的文档和资料。当用户提问涉及知识、资料、文档内容时优先使用此工具。
分页读取同组执行状态和物理清理状态。严禁根据 status=closed 推断资源已释放；只有 resourcesReleased=true 才表示完整释放。
为一个 KSwarm 项目运行动态 workflow 脚本。适用于用户要求通过对话创建并启动 workflow，而不是只做普通 direct/swarm 执行。对话确认场景先传 previewOnly: true，只返回 workflow 预览；用户确认后再调用一次启动。断线或后台任务丢失后的恢复场景传 resumeWorkflowRunId，会在同一个 workflowRun 上复用已完成 primitive 并继续执行。脚本是命令式 JavaScript DSL，不是 JSON schema。不要使用 agents/nodes/steps/tasks 声明式字段。必须以 export const meta = {...} 开头；然后用 phase('阶段名')、await agent('任务提示', { label: '节点名' })、parallel/pipeline 编排。专业报告复核类任务优先使用三路并行复核：事实、证据、格式/交付合同，最后用 reducer agent 归约 gate 建议。报告/分析报告/研究报告的最终交付必须生成 report renderer HTML artifact；只产出 .report.md 或普通 markdown 会被项目交付合同判定为未完成。如果脚本负责生成报告，最终 agent prompt 必须明确要求调用 report renderer / kai-report-creator 渲染 HTML，并在 output.artifacts 返回 .html 路径。
只能向同组 Agent 或 main/parent 发送消息。严禁冒充用户或其他 Agent；消息不触发新执行，在下一模型边界确认进入上下文，不代表模型已理解。
启动独立 Desktop 子任务并立即返回 ID 和 displayNames 代号。面向用户的正文使用对应语言的代号；技术 ID 仅用于工具调用。只能分派有边界的工作；严禁越过父工具权限和工作区。子任务与主任务共享本轮模型，不支持模型覆盖。需要协作消息用 send_message，追加任务用 followup_task。
等待同组目标消息通知或实际执行结算。严禁把 stopping/cleanup_pending 当作结束。消息由模型边界消费；本工具不消费正文。等待追加结果时使用 ACK 的 operationId/expectedTurn，operationId 只能对应单个目标；不能把旧轮完成当作新轮结果。非法轮次或用户下一轮屏障会报错，不可反复重试；用户下一轮须当前执行组结束后才可运行。
Knowledge-base tools (kb_*) and multi-agent orchestration tools (spawn_agent, wait_agent, etc.) are mixed in one server. Violates single-responsibility principle; makes tool selection ambiguous for LLMs.