mdflow - Context OS for AI Coding Agents

mdflow - Context OS for AI Coding Agents s’exécute en local depuis une image de conteneur hébergée dans un registre OCI comme Docker Hub ou GitHub Container Registry : ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Docker ou un autre environnement d’exécution de conteneurs OCI ; il se lance avec docker run - la commande habituelle est docker run -i --rm -e MDFLOW_PROJECT_ROOT ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7. Il lit la variable d’environnement MDFLOW_PROJECT_ROOT ; définissez-la dans la configuration du client pour ce serveur.

Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :

{
  "mcpServers": {
    "mdflow": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT",
        "ghcr.io/yubinbin32-ops/mdflow:0.3.7"
      ],
      "env": {
        "MDFLOW_PROJECT_ROOT": "<valeur>"
      }
    }
  }
}

Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur