Pipelex/pipelex

Pipelex – 将专业知识转化为 AI 驱动的应用、MCP 或 API

它是什么 – Pipelex 是一个基于 Python 的运行时，用于执行 methods – 以开放 MTHDS 语言（.mthds 文件）编写的确定性、多步骤 AI 工作流。一个方法可以链式调用 LLM、OCR、图像生成、网络搜索等，运行时处理模型路由、类型化 I/O 和编排。

如何使用

1. 注册 托管 Pipelex 控制台（app.pipelex.com）。
2. 安装 Pipelex 插件 在编码代理中，如 Claude Code 或 Codex。该插件为代理提供“技能”，可直接从聊天中创建、运行和编目方法。
3. 让代理 设计一个方法（例如，从发票 PDF 中提取数据）。代理编写 .mthds 文件，插件的钩子验证它，您可以使用单个斜杠命令（/pipelex-run）运行它。
4. 部署 方法为：
   • 团队的 Web 应用（/pipelex-scaffold 创建 Next.js 启动器），
   • MCP（连接器），允许任何聊天机器人（ChatGPT、Claude）列出并调用您保存的方法，或
   • 从任何语言进行的普通 API 调用（POST /v1/start）。

本地运行 vs. 托管 – pipelex CLI 可以在 Pipelex 的托管 API 上执行方法（无需提供商密钥），或在您自己的机器上使用您自己的模型密钥（OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Bedrock 等）或通过 Ollama/vLLM/llama.cpp 的本地模型。

关键组件

组件	角色
Pipelex 运行时（此仓库）	读取 .mthds 文件并运行它们的 Python 包。
Pipelex 插件	向 Claude Code 或 Codex 添加命令（/pipelex-design、/pipelex-run 等），以及验证编辑的钩子。
Pipelex MCP	轻量级连接器（https://mcp.pipelex.com/mcp），允许聊天机器人将您的方法作为工具调用。
方法库 / Hub	社区共享的 .mthds 包（mthds.sh）。
SDK	TypeScript（@pipelex/sdk）和 Python（pipelex-sdk）客户端，用于编程使用。
API 镜像	Docker 镜像 pipelex/pipelex-api，用于自托管 REST 端点。

典型工作流示例

# summarize.mthds
[pipe.summarize_article]
type = "PipeLLM"
inputs = { article = "Text", audience = "Text" }
output = "Text"
prompt = "Summarize $article in three bullet points for $audience."

# inputs.json
{ "article": "…", "audience": "busy executives" }

pipelex run bundle summarize.mthds --inputs inputs.json   # CLI
# or from Python
from pipelex_sdk import PipelexAPIClient
client = PipelexAPIClient()
result = client.run_method('summarize.mthds', inputs)

结果存储在 results/ 下，可通过 CLI、API 或聊天机器人检查。

为什么重要 – Pipelex 抽象了提供商特定的 API，为您提供了一种 类型化、声明式 的方式来组合 AI 管道，并让非程序员用简单的英语描述工作流，LLM 代理将其转换为可执行代码。这弥合了领域专业知识与生产就绪 AI 服务之间的差距。

开始使用

uv tool install "pipelex[cli]"
pipelex init          # creates ~/.pipelex config & optional VS Code extension
pipelex doctor        # checks your environment

选择托管执行（默认）或提供您自己的 OpenAI、Anthropic 等密钥。

许可证 – 源代码可用，遵循 Elastic License 2.0。

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所有细节均直接取自仓库的 README。