Metadata-Version: 2.4
Name: cloneloop
Version: 0.1.2
Summary: CloneLoop - Clone your work patterns from conversations, let AI execute by your standards continuously.
Author: 淘日本技术团队
Keywords: ai,cloneloop,development,interactive,mcp,skill,supervisor
Requires-Python: >=3.11
Requires-Dist: fastapi>=0.115.0
Requires-Dist: fastmcp>=2.0.0
Requires-Dist: jinja2>=3.1.0
Requires-Dist: mcp-supervisor-core>=0.1.0
Requires-Dist: mcp-supervisor-workbench>=0.1.1
Requires-Dist: mcp>=1.9.3
Requires-Dist: psutil>=7.0.0
Requires-Dist: uvicorn>=0.30.0
Requires-Dist: websockets>=13.0.0
Description-Content-Type: text/markdown

# CloneLoop

> Clone Once, Loop Forever — 从对话中克隆你的工作模式，让 AI 持续按你的标准执行

CloneLoop 是一个基于 [MCP（Model Context Protocol）](https://modelcontextprotocol.io/) 的 AI 任务监督工具。它通过 `interactive_feedback` MCP 工具在 AI 和用户之间建立持续的反馈循环，确保 AI 完整地完成任务。

## 快速安装

在 `~/.cursor/mcp.json` 或项目 `.cursor/mcp.json` 中添加：

```json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-ai-supervisor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cloneloop"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}
```

前置条件：安装 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)

验证安装：`uvx cloneloop version`

> Cursor、Qoder、Claude Code 等支持 MCP 的工具均可使用相同配置。

## 核心特性

- **Tauri 桌面弹窗** — 原生弹窗提醒（macOS / Linux / Windows）
- **Workbench 控制台** — React + WebSocket 实时多项目管理面板
- **技能炼化（Clone）** — 从历史对话中自动提炼你的工作模式，生成个性化 Skill
- **技能评测** — 评估炼化出的 Skill 有多像你的真实工作模式
- **消息队列** — AI 忙碌时消息自动排队，空闲时优先投递
- **多 IDE 支持** — Cursor、Qoder、Claude Code
- **多语言界面** — 简体中文 / 繁体中文 / English

## 使用方式

在 Cursor 对话框输入 `/cloneLoop 我们开始工作`，AI 进入监工循环模式。

详细使用指南请参考 [用户使用指南](docs/用户使用指南.md)。

## 系统架构

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Cursor / IDE 中的 AI                     │
│         调用 interactive_feedback MCP 工具                  │
└───────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                        │ MCP Protocol (stdio)
┌───────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│         MCP Server (packages/mcp-server)                   │
│   • interactive_feedback / get_system_info                 │
│   • DelegateManager 核心编排                                │
│   • WorkbenchClient → 上报消息到 Workbench                  │
└───────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                        │ HTTP API
┌───────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│      Workbench Server (packages/workbench-server)          │
│   REST API + WebSocket 实时通信                             │
└───────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                        │ HTTP + WebSocket
┌───────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│       Workbench UI (packages/workbench-ui)                 │
│   React 19 + TypeScript + Vite                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 项目结构

```
mcp-ai-supervisor/                     # Monorepo (uv workspace)
├── packages/
│   ├── core/                          # mcp-supervisor-core：基础设施
│   ├── mcp-server/                    # cloneloop：MCP Server 核心
│   ├── workbench-server/              # mcp-supervisor-workbench：Workbench 后端
│   ├── workbench-ui/                  # Workbench 前端
│   └── desktop/                       # Tauri 桌面应用
├── artifacts/desktop/                  # 预编译桌面应用二进制
├── tests/                             # 后端测试
├── scripts/                           # 安装/部署/工具脚本
└── docs/                              # 项目文档
```

## 开发

```bash
# 后端测试
.venv/bin/python3 -m pytest

# 前端开发
cd packages/workbench-ui && npm run dev

# 部署
bash scripts/deploy.sh
```

## 对话历史工具

```bash
# 查看项目列表
python scripts/dev/conversation_extract.py list

# 提取今天的对话
python scripts/dev/conversation_extract.py extract mcp-ai-supervisor --today

# 搜索对话
python scripts/dev/conversation_extract.py search "关键词"
```

## 技术栈

- **后端**: Python 3.11+, FastMCP, FastAPI, WebSocket
- **前端**: React 19, TypeScript, Vite 8, CSS Modules
- **桌面**: Tauri (Rust), 预编译二进制
- **协议**: MCP (Model Context Protocol)

## 许可证

MIT License
