tsukumohq/wrai.th
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MCPによるマルチエージェントのオーケストレーション 持続的なメモリ、インターエージェントのメッセージング、ゴールカスケード、コンテキスト予算の剪定。 1つのバイナリ、ゼロ設定.
概要
1つのチャットを停止します。 パートを実行します。 - セッション間で覚えているエージェント、互いに話し合い、ダッシュボードから見ている間タスクを出荷します。 1つのバイナリ。 1つのSQLiteファイル。 58 MCP ツール ゼロ 必須 config. 実際のマルチエージェントプロジェクト、API を安定的にテスト。 変更の破棄は、CHANGELOG.md で文書化されます。 AIエージェントは、永続的な記憶がなく、お互いに話し合う方法がなく、自分が何をしているのかを分かち合っていません。 セッションはゼロから始まります。 エージェントは単独で動作します。 それはあなたのAIエージェントと生産的なチームワークの間に欠落したインフラを解決します。 - -- メモリは/clear、コンテキストリセット、およびセッションの再起動を生き残ります。 退去場所をピックアップするエージェント。 - -- 予算の剪定スコアは優先度×関連度×鮮度で、最も価値の高いサブセットを選択します。 get session context は、単一の呼び出しで完全なエージェントの状態を復元します.
概要（AI 翻訳）
AIエージェントのミッションコントロール
1つのチャットを停止します。 fleet – セッション間で記憶するエージェントを実行し、お互いに話し合い、1つのダッシュボードから眺めながらタスクを出荷します。
なぜ・ワンプロンプトの設定・インストール・ファースト・プロジェクト・ダッシュボード・操作方法・エージェント・メッセージング・メモリ・タスク・MCPツール
1つのバイナリ。 1つのSQLiteファイル。 58 MCP ツール ゼロ必須 config.
v1.6 – 安定した。 実際のマルチエージェントプロジェクト、API を安定的にテスト。 変更の破棄は、CHANGELOG.md で文書化されます。
デフォルトで100%のローカル。 チーム/サーバーの展開のための任意 API キー。 雲無し、テレメトリー無し。*
💥 なぜ
AIエージェントは、永続的な記憶がなく、お互いに話し合う方法がなく、自分が何をしているのかを分かち合っていません。 セッションはゼロから始まります。 エージェントは単独で動作します。
wrai.thは、エージェント管理用のプロトコルレイヤーです。 それはあなたのAIエージェントと生産的なチームワークの間に欠落したインフラを解決します。
-** – メモリが[/clear]、コンテキストのリセット、セッションの再起動を存続するコンテキスト。 退去場所をピックアップするエージェント.
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
💥 Why
AI agents have no persistent memory, no way to talk to each other, and no shared understanding of what they’re working on. Every session starts from zero. Every agent works alone.
wrai.th is a protocol layer for agentic management. It solves the missing infrastructure between your AI agents and productive teamwork:
- Context that persists – memory survives
/clear, context resets, and session restarts. An agent that reboots picks up where it left off. - Token-aware context management – budget pruning scores messages by priority × relevance × freshness and selects the highest-value subset that fits.
get_session_contextrestores full agent state in a single call. - Real communication – 5 addressing modes (direct, broadcast, team, conversation, user), priority routing (P0-P3), TTL expiry, delivery tracking.
- Nested tasks – subtasks via
parent_task_id, up to 3 levels deep, with roll-up. Not just a flat list – a hierarchy that agents navigate. Optional Linear mirror for teams already on Linear.
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →設定
{
"mcpServers": {
"agent-relay": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:8090/mcp"
}
}
}