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集中管理多个编码智能体，在跨项目中并行调度与统一编排开发任务。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"central-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请通过 central-mcp 同时调度三个编码智能体：一个为前端仓库实现登录页，一个为后端仓库补充鉴权 API，一个为测试仓库生成端到端测试；请分别跟踪状态并在完成后汇总结果。
返回各智能体的执行状态、产出摘要，以及汇总后的任务完成情况。
使用 central-mcp 协调多个智能体处理一次支付故障：定位前端报错、检查后端日志、修复相关代码，并按依赖顺序安排执行，避免互相阻塞。
输出故障处理流程、各步骤结果、修复建议与最终编排记录。
我正在使用一个支持 MCP 的客户端，请通过 central-mcp 接入现有编码智能体，列出可用代理，分配一个代码重构任务和一个文档生成任务，并展示每个任务的进度。
返回可用代理列表、任务分配结果、实时进度信息与最终产出摘要。
集中管理多个 MCP 服务与 API，并按策略动态路由到不同端点。
集中管理和监控 MCP 服务器，便于动态配置、启停与运维排查
将多个 AI 编码代理组织成协作团队，并行开发、审计安全与共享项目记忆。
提供结构化代码分析与 Git 提交智能，帮助高效理解仓库并显著节省上下文 token。
为 AI 代理集中管理记忆、工具与逻辑，减少提示冗余并支持多代理扩展。
通过 MCP 管理 CoreHub 云平台的容器、文件系统、分布式训练与推理服务。