AdaptOrch 服务器

AdaptOrch 通过 Model Context Protocol（MCP）暴露其控制平面，使编码代理能够提交运行、轮询状态、获取产物与追踪，并请求拓扑路由。

该服务器是直接的 JSON-RPC 实现（非 FastMCP）。工具以静态 schema 发布，资源与提示词一并列出，每个工具结果都以 JSON 字符串形式返回在 content[0].text 中。

协议版本默认为 2025-11-25；同时支持 2024-11-05、2025-03-26 与 2025-06-18。

控制平面直接通过 HTTPS 提供 MCP 服务。你的代理只需连接一个 URL 并携带 bearer 令牌。无需安装任何包，不需要 Python，也不必常驻本地进程。

1 · 创建密钥

登录后在 adaptorch.com/app/api-keys 生成密钥。密钥以 ado_ 开头。请存放在 shell 环境变量中，不要写进配置文件。

export ADAPTORCH_API_KEY="ado_..."

2 · 先验证端点能响应你

在修改任何配置之前先运行这条命令。若能列出工具，下面所有客户端都能连通；若不能，再怎么调客户端配置也没有用。

curl -sS https://adaptorch.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $ADAPTORCH_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

有效密钥会返回包含 adaptorch_run 的 result.tools 数组。不带密钥时同一请求返回 {"code":-32001,"message":"Missing bearer token"} 与 HTTP 401 — 这个响应本身就证明端点可达。

同一个端点、同一把密钥、六种写法。这些格式并不通用 — 其中三种与大多数文档从 Claude 抄来的写法不同，而键名写错时不会报错，只会表现为客户端始终连不上。

Claude Code — 一条命令

claude mcp add --transport http adaptorch https://adaptorch.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ${ADAPTORCH_API_KEY}" \
  --header "X-Provider: ${ADAPTORCH_PROVIDER}" \
  --header "X-Provider-Model: ${ADAPTORCH_PROVIDER_MODEL}" \
  --header "X-Provider-Key: ${ADAPTORCH_PROVIDER_KEY}"

Cursor — <code>~/.cursor/mcp.json</code>

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "url": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${ADAPTORCH_API_KEY}" }
    }
  }
}

Codex CLI — <code>~/.codex/config.toml</code>（TOML，不是 JSON）

experimental_use_rmcp_client = true

[mcp_servers.adaptorch]
url = "https://adaptorch.com/mcp"
bearer_token_env_var = "ADAPTORCH_API_KEY"

Gemini CLI — <code>~/.gemini/settings.json</code>（键名为 <code>httpUrl</code>）

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "httpUrl": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${ADAPTORCH_API_KEY}" }
    }
  }
}

VS Code — <code>.vscode/mcp.json</code>（顶层键为 <code>servers</code>）

{
  "servers": {
    "adaptorch": {
      "type": "http",
      "url": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:ADAPTORCH_API_KEY}" }
    }
  }
}

Windsurf — <code>~/.codeium/windsurf/mcp_config.json</code>（键名为 <code>serverUrl</code>）

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "serverUrl": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${ADAPTORCH_API_KEY}" }
    }
  }
}

想用自己的进程，或需要把桥接程序放在内网？直接从 PyPI 安装，需要 Python 3.11+。该包为商业软件：下载本身不授予使用权，使用须有生效的订阅或已签署的协议 — 详见服务条款与随分发包提供的授权文件。

pip install adaptorch-mcp

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="$ADAPTORCH_API_KEY"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.com

把任何支持 stdio 的客户端指向该命令即可。它仍然连接托管控制平面，因此你的密钥与套餐与 §&nbsp;02 完全一致 — 而 §&nbsp;02 无需任何安装，仍是最短路径。

服务器发布 10 个工具。每个结果都是 content[0].text 中的 JSON 字符串；失败时会置 isError。徽章对应 MCP 注解（只读、破坏性、幂等、开放世界）。

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_run",
    "arguments": { "prompt": "${TASK_PROMPT}", "synthesis_mode": "robust",
                   "wait_for_terminal": true, "timeout_seconds": 120.0 } } }
// result text -> { "run_id": "${RUN_ID}", "status": "SUCCEEDED",
//                  "telemetry": { "ensemble": { "selected_model_id": "${MODEL}" } } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_get_run", "arguments": { "run_id": "${RUN_ID}" } } }
// result text -> { "run_id": "${RUN_ID}", "status": "RUNNING" }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 3, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_get_artifacts", "arguments": { "run_id": "${RUN_ID}" } } }
// result text -> { "run_id": "${RUN_ID}", "artifacts": { "${NAME}": "${URL}" } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 4, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_list_runs", "arguments": { "limit": 20, "status": "SUCCEEDED" } } }
// result text -> { "runs": [ ... ], "page": 1, "page_size": 20 }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 5, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_get_traces", "arguments": { "run_id": "${RUN_ID}" } } }
// result text -> { "run_id": "${RUN_ID}", "traces": [ ... ] }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 6, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_cancel_run", "arguments": { "run_id": "${RUN_ID}" } } }
// result text -> { "run_id": "${RUN_ID}", "status": "CANCELLED" }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 7, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_route_topology",
    "arguments": { "subtasks": [ { "id": "t1" }, { "id": "t2" } ],
                   "dependencies": [ { "from": "t1", "to": "t2" } ] } } }
// result text -> { "topology": "${TOPOLOGY}", "stages": [ ["t1"], ["t2"] ],
//                  "features": { "node_count": 2, "edge_count": 1 } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 8, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_server_metrics", "arguments": {} } }
// result text -> { "tool_calls": 0, "tool_errors": 0, "p50_latency_ms": 0.0, "p95_latency_ms": 0.0 }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 9, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_capabilities", "arguments": {} } }
// result text -> { "synthesis_modes": ["paper","robust","robust_lite","stable_hybrid","fourier_aggressive"], ... }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 10, "method": "tools/call",
  "params": { "name": "adaptorch_plan_catalog", "arguments": {} } }
// result text -> { "schemaVersion": "adaptorch.cloud_plan_catalog.v1", "plans": [ ... ] }

stdio 依赖本地信任模型加控制平面令牌。HTTP+SSE 额外提供 bearer 鉴权、来源允许列表、协议版本校验与负载大小上限。

以下三种常见流程覆盖了大多数代理集成场景。

1 · 运行并收集

调用 adaptorch_run 并带上 wait_for_terminal，然后用 adaptorch_get_run、adaptorch_get_artifacts 与 adaptorch_get_traces 读取结果。

{ "name": "adaptorch_run",
  "arguments": { "prompt": "${TASK_PROMPT}", "wait_for_terminal": true } }
// then
{ "name": "adaptorch_get_artifacts", "arguments": { "run_id": "${RUN_ID}" } }

2 · 预先路由 DAG

adaptorch_route_topology 在本地计算推荐拓扑 — 它不会调用控制平面。

{ "name": "adaptorch_route_topology",
  "arguments": { "subtasks": [ { "id": "t1" }, { "id": "t2" } ],
                 "dependencies": [ { "from": "t1", "to": "t2" } ] } }

3 · 运维

用 adaptorch_list_runs 列出近期运行，用 adaptorch_cancel_run 停止正在执行的运行。adaptorch_run_prompt 与 adaptorch_get_run_prompt 提示词封装了这两条路径。

• 找不到启动器：请使用 adaptorch-mcp 控制台脚本或 scripts/run_adaptorch_mcp.sh。
• 缺少令牌：设置 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN，或传入 --api-token。
• 分帧不匹配：stdio 使用换行分隔的 JSON-RPC；请勿混用 Content-Length 分帧。
• HTTP 401 / 403：检查 bearer 令牌与 Origin 允许列表。
• HTTP 413：负载超过大小上限；请调高上限或缩小请求体。
• verification_commands 被拒绝：该数组会按允许列表校验；请移除不被允许的命令。
• 冒烟测试：GET /mcp/health 与 GET /mcp/sse?once=true。

• Adaptorch-MCP (GitHub)
• AdaptOrch MCP server (GitHub)
• 信任中心
• ingeng2004@gmail.com
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