infragate/capa

解決的問題

CAPA 透過將分散的設定（例如規則、MCP 伺服器和技能）整合至單一版本控制的 capabilities.yaml 檔案中，簡化了 AI 編碼代理的管理。它消除了在不同代理（如 Cursor、Claude Code 和 GitHub Copilot）之間手動同步設定的需要，並確保團隊成員克隆倉儲時，能透過鎖定檔獲得完全相同的代理設定。

作用方式

CAPA 同時扮演設定管理器與執行時閘道器的角色。它讀取中央的 YAML 檔案，並將設定「分發」至 35 種以上不同 AI 代理所需的原生格式。執行時，它提供一個本地 MCP（模型上下文協定）閘道器，將代理的請求代理至上游伺服器，支援工具的延遲載入以減少 token 使用量，並提供過濾後的端點，以實現子代理的隔離。

適用對象

使用多個 AI 編碼代理，並希望以標準化、可共享、可版本控制的方式管理這些代理所具備的工具、規則與能力的開發者與團隊。

主要特色

• 統一設定：在 YAML 中撰寫一次，即可部署至超過 35 個代理，包括 Cursor、Claude Code 和 Codex。
• MCP 閘道器：單一的本地端點，可代理 stdio、HTTP 和 SSE 伺服器，並支援按需載入工具，以降低推論成本。
• 影子工作區：capa wrap 命令允許在獨立工作區中執行代理，防止特定提供者設定檔污染主倉儲。
• 可觀測性：內建用於編輯設定的本地 Web UI 與即時活動訊息流，可追蹤 MCP 呼叫與工具執行。
• 註冊表支援：可瀏覽並從 Cursor 市場與 Claude 插件等目錄中新增技能與外掛。