Pour mon projet de messagerie d'agent mcp, je voulais créer un moyen de partager facilement la boîte mail utilisée par mes agents de développement pour un projet réel, afin que les gens puissent voir en détail comment elle fonctionne, car les captures d'écran ne montrent qu'une partie des informations. Je travaille depuis quelques jours sur une « application compagnon » commerciale pour le projet et j'ai déjà partagé mon flux de travail pour cela, utilisant 7 instances Codex simultanées travaillant en équipe. Après de nombreuses heures de travail, ils ont maintenant échangé plus de 1 000 messages entre agents, j'ai donc décidé d'utiliser cela comme exemple extrême. Vous pouvez consulter la boîte de réception réelle de tous les agents en suivant ce lien, qui est un site statique hébergé sur GitHub Pages sans utiliser de serveur traditionnel : https://t.co/ZAbCMtFym0 Il utilise une version WebAssembly de SQLite et offre d'excellentes performances malgré son exécution intégrale dans le navigateur. J'ai également ajouté une commande très simple d'utilisation au projet, permettant à chacun d'exporter et de partager sa boîte mail d'agent et de la déployer automatiquement sur GitHub à l'aide de l'utilitaire gh (ou des pages Cloudflare). Consultez les captures d'écran ci-dessous pour visualiser le processus. L'interface de partage reprend l'apparence et le fonctionnement de l'interface web Python intégrée et prend entièrement en charge le filtrage, le tri, la recherche et un mode « conversation de messages » convivial, similaire à l'interface Gmail. De plus, la mise à jour d'une boîte aux lettres partagée existante est simple à mesure que vos agents envoient de nouveaux messages. C'est utile en soi, mais la véritable raison pour laquelle j'ai ajouté cette fonctionnalité était de montrer le système lorsqu'il est utilisé dans un projet réel, en suivant le flux de travail que j'ai partagé précédemment, où l'on utilise un plan de développement détaillé et où les agents utilisent également le projet Beads de Steve Yegge pour la gestion des tâches. En consultant les exemples de messages disponibles via le lien ci-dessus, vous constaterez l'efficacité du système. Les agents comprennent rapidement les enjeux et savent instantanément communiquer efficacement et s'auto-organiser pour résoudre les problèmes de manière coopérative. L'installation du système sur votre machine ne prend que quelques minutes grâce à la commande d'installation en une ligne (voir le tweet suivant). Essayez-le et vous constaterez la puissance de l'IA générale : vos agents se transformeront soudainement en une petite équipe de développement ou une startup travaillant pour vous.
Voici la commande en une ligne pour l'installer : curlraw.githubusercontent.com/Dicklesworthst…IgC4vbS | bash -s -- --oui Ce que cela fait : Installe uv s'il est manquant et met à jour votre PATH pour cette session Crée un environnement virtuel Python 3.14 et installe les dépendances avec uv Exécute l'intégration de détection automatique pour connecter les outils d'agent pris en charge Démarre le serveur HTTP MCP sur le port 8765 et imprime un jeton porteur masqué Crée des scripts d'assistance dans le répertoire scripts/ (y compris run_server_with_token.sh)
Voici mon dernier article concernant mon nouveau flux de travail et des conseils pour utiliser efficacx.com/doodlestein/st…sagerie des agents :