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OG T 7478dc0254 feat(phase6-9): Complete modular architecture and Agent Teams

Phase 6.4 - Modular Architecture:
- Add lewooogo-brain adapters for LLM providers
- Add lewooogo-data dual memory (Redis + PostgreSQL)
- Implement consensus engine for multi-agent decisions
- Add incident memory service for historical context

Phase 9 - Agent Teams (Claude Agent SDK):
- Add base agent class with Claude Sonnet 4 integration
- Implement action planner, blast radius, and security agents
- Add agent API endpoints and proposal workflow
- Integrate ADR-009 OpenClaw Agent Teams architecture

DevOps & CI/CD:
- Add GitHub Actions CI/CD workflows (ci.yaml, cd.yaml)
- Add pre-commit hooks and secrets baseline
- Add docker-compose for local development
- Update Kubernetes network policies

Frontend Improvements:
- Add auto-healing error boundary component
- Update i18n messages for agent features
- Enhance dual-state incident card with execution feedback

Documentation:
- Add 7 ADRs covering MCP, design system, architecture decisions
- Update ARCHITECTURE_MEMORY.md with modular design
- Add GLOBAL_RULES.md and SOUL.md for project identity

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

2026-03-23 18:40:36 +08:00

4.5 KiB

Raw Blame History

ADR-001: MCP Protocol 採用

狀態: Accepted 日期: 2026-03-19 決策者: CTO + CEO

背景

AWOOOI 的 leWOOOgo Engine 需要與大量外部工具整合 (K8s, SSH, AWS/GCP, Database, Notification 等)。傳統做法是針對每個服務寫專屬 Adapter，耗時且難以維護。

Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 提供標準化的 AI-Tool 溝通協議，已有數百個社群 MCP Server 可直接使用。

決策

採用 MCP 作為 leWOOOgo BRAIN ↔ ACTION 的標準通訊協議

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    leWOOOgo Engine                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   🧱 INPUT ──→ 🧠 BRAIN ──→ 📢 OUTPUT                      │
│                   │                                         │
│                   ↓ (MCP Protocol)                          │
│              🔧 ACTION ←→ [MCP Servers]                    │
│                   │                                         │
│                   ↓                                         │
│              📊 DATA                                        │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

MCP Server 分類

類別	範例 MCP Server	用途
Infrastructure	kubernetes, docker, ssh	基礎設施操作
Cloud	aws, gcp, azure	雲端資源管理
Database	postgres, redis, mongodb	資料存取
Notification	slack, telegram, email	訊息發送
Monitoring	prometheus, grafana	監控查詢
Security	vault, trivy	安全掃描

leWOOOgo 整合方式

// packages/lewooogo-brain/src/mcp-bridge.ts

interface MCPBridge {
  // 動態載入 MCP Server
  loadServer(serverName: string): Promise<MCPServer>

  // 執行 MCP Tool
  callTool(server: string, tool: string, params: object): Promise<MCPResult>

  // 列出可用工具
  listTools(server: string): Promise<MCPToolDefinition[]>
}

理由

1. 生態系統成熟

指標	數值
社群 MCP Server	300+
官方維護 Server	20+
協議版本	Stable (2024-11)

2. 與 Claude 深度整合

AWOOOI 使用 Claude 作為主要 LLM，MCP 是 Anthropic 原生協議，整合最順暢。

3. 節省開發時間

方案	預估工時
自建 50 個 Adapter	500+ 小時
採用 MCP + 自訂 5 個	50 小時

4. 標準化介面

所有工具使用相同的 JSON-RPC 介面，簡化 BRAIN 邏輯。

後果

優點

即時獲得 數百種工具能力
社群維護 減輕維護負擔
標準協議 簡化架構設計
Claude 原生 最佳 LLM 整合體驗

缺點

依賴外部 需信任社群 MCP Server 品質
協議鎖定 若 MCP 標準改變需跟進

風險

風險	緩解措施
MCP Server 品質不一	建立內部審核清單，只允許白名單 Server
安全漏洞	所有 MCP 調用經過 Privacy Shield 脫敏
效能瓶頸	關鍵路徑自建 Adapter，非關鍵走 MCP

例外情況

以下場景不使用社群 MCP Server，改自建 leWOOOgo Adapter：

核心業務邏輯 - 如 ClawBot Triage Engine
高頻調用 - 如 Redis Cache (效能考量)
機敏操作 - 如 K8s Delete (需額外授權)

實施計畫

Phase	任務	時程
0	定義 MCPBridge 介面	Week 1
1	整合 5 個核心 MCP Server	Week 2-3
2	建立 MCP Server 白名單機制	Week 3
3	Privacy Shield 整合	Week 4

參考

MCP Official Spec
MCP Server Registry
Anthropic MCP Announcement
會議記錄: docs/meetings/2026-03-19_FRONTEND_RESTRUCTURE_STRATEGY.md

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