Lavoratori e connessione MCP

Passaggio 1. Crea un lavoratore

In AgentBoard, apri Lavoratori → Aggiungi lavoratore. Seleziona un profilo client: Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor, OpenCode, Ollama tramite OpenCode, VS Code Copilot o un altro client MCP. Il profilo riempie le funzionalità tipiche (codice, test, Git); puoi cambiarli. Il nome è visibile sulla scheda, e Slug è un identificatore breve senza spazi per il comando MCP. Fare clic su Salva.

Un lavoratore corrisponde a una personalità AI. Crea lavoratori diversi per clienti o team diversi. Il profilo delle capacità descrive la specializzazione, ma non estende i diritti dell'IA alle fasi delle attività.

Passaggio 2. Copia la configurazione

Apri il lavoratore creato. Il blocco Diagnostica MCP mostra il frammento di configurazione e il file dove aggiungerlo. Fai clic su Copia configurazione MCP. Se il file esiste già, aggiungere il server suggerito all'oggetto mcpServers/servers/mcp esistente senza cancellare gli altri server.

Il comando principale è simile al seguente:

agentboard mcp --project C:\Projects\MyFirstProject --worker codex

--project dovrebbe puntare alla cartella registrata tramite agentboard init. --worker — Slug del lavoratore creato. Il client MCP esegue questo comando da solo quando necessita di strumenti. Nel browser AgentBoard, il server Web può essere eseguito separatamente.

Dopo il controllo, il blocco diagnostico mostra il percorso assoluto dello agentboard.exe in esecuzione. È particolarmente utile quando si installa da un ZIP. Durante l'installazione tramite Scoop, è possibile utilizzare il comando agentboard se il client vede lo stesso PATH.

Passaggio 3: aggiungi un server al tuo client

L'interfaccia lavoratore ha già un frammento già pronto. Di seguito è riportata una spiegazione di dove viene utilizzato:

Cliente	Dove inserire	Come verificare sul lato client
Codice	`%USERPROFILE%\.codex\config.toml`, sezione `[mcp_servers.agentboard_<slug>]`	`codex mcp list`
Codice Claude	`.mcp.json` nella cartella del progetto	`claude mcp list`
Gemelli CLI	`%USERPROFILE%\.gemini\settings.json`, oggetto `mcpServers`	`/mcp list` nella CLI Gemini
Cursore	Progetto `.cursor\mcp.json`	elenco dei server MCP in Impostazioni cursore
OpenCode	Progetto `opencode.json`, oggetto `mcp`	elenco degli strumenti MCP in OpenCode
Copilota VS Code	Progetto `.vscode\mcp.json`, oggetto `servers`	comando MCP: Elenco server

Per Codex e Claude Code, un esempio con il progetto C:\Projects\MyFirstProject e il lavoratore codex:

# %USERPROFILE%\.codex\config.toml
[mcp_servers.agentboard_codex]
command = "agentboard"
args = ["mcp", "--project", "C:\\Projects\\MyFirstProject", "--worker", "codex"]

{
  "mcpServers": {
    "agentboard_codex": {
      "type": "stdio",
      "command": "agentboard",
      "args": ["mcp", "--project", "C:\\Projects\\MyFirstProject", "--worker", "codex"]
    }
  }
}

In JSON, la barra rovesciata di Windows è raddoppiata; un frammento già pronto dell'interfaccia lo fa automaticamente. Se stai utilizzando --db con una base personalizzata, aggiungila alla configurazione MCP args e specifica lo stesso percorso di quando avvii open.

Ollama fornisce un modello locale, ma non sostituisce il client MCP. Il profilo Ollama tramite OpenCode genera una configurazione MCP per OpenCode; configurare separatamente OpenCode sul modello Ollama. È adatto anche un altro client compatibile con MCP con Ollama.

Passaggio 4: controlla la connessione

Apri la carta lavoratore e fai clic su Controlla di nuovo. Il controllo del server dovrebbe mostrare il numero di strumenti MCP. Si tratta di un controllo del protocollo interno e del rilevamento degli strumenti del server.
Avvia o riavvia il client AI dopo aver aggiunto il file di configurazione. Chiedigli di chiamare get_my_board.
Client connesso verrà visualizzato in AgentBoard e nell'elenco verrà visualizzata una nuova sessione. Solo questo conferma la connessione del tuo cliente. Se sono presenti strumenti, ma il client non è connesso, controlla il percorso del programma, il nome del file di configurazione e la sua sintassi JSON/TOML.

Inizia la tua sessione di lavoro con get_my_board. L'intelligenza artificiale non riceve attività da Backlog e Complete, anche se ne conosce l'ID. L’intelligenza artificiale non può fingere di essere umana e non ha un comando generale “muoviti ovunque”. L'utilizzo del file system all'esterno di AgentBoard dipende dalle capacità e dalla sandbox del client selezionato.

Istruzioni ufficiali per il cliente: Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor, OpenCode, VS Code.