pAIchart MCP Hub
v1.0.0
MCP ServerMCP Registry
app.paichart/mcp-hub
MCP Hub：AI 服务发现、按用户 OAuth 与多服务工作流编排
streamable-httpregistry 收录
“Orchestration” 共 198 个结果
v1.0.0
app.paichart/mcp-hub
MCP Hub：AI 服务发现、按用户 OAuth 与多服务工作流编排
v1.0.0-rc.11
io.github.wundam/orchex
自动驾驶式 AI 编排——自动规划、并行执行、自我修复，并在 6 个大模型之间路由。
v2.1.1
io.github.atul-fusionpact/fusionpact-vectordb
混合向量 + 推理检索、智能体记忆、多智能体编排、MCP 服务器与 RAG。
v1.0.0
io.github.pdaxt/agentos
AI 智能体集群编排运行时，可启动、协调与监控自治智能体。
v1.1.1
ai.agenttrust/mcp-server
为自主 AI 智能体提供身份、信任与 A2A 编排能力，官方 A2A 合作伙伴。
v0.1.1
io.github.saajunaid/junai-mcp
面向 AI 驱动开发工作流的智能体流水线编排 MCP 服务器。
v0.1.1
com.agentpmt/agentpmt
AI 智能体市场：自动化员工、工作流、技能与工具编排。
v0.1.1
io.github.religa/multi-mcp
多模型 AI 编排 MCP 服务器，内置代码审查、对比与辩论工具。
v2.0.5
io.github.byPawel/tachibot-mcp
多模型 AI 编排：31 个工具、YAML 工作流与 5 种 token 优化配置。
v8.0.4
io.github.fkom13/mcp-sftp-orchestrator
用于编排远程任务（SSH/SFTP）的 MCP server，配备持久化任务队列。
v2.1.0
io.github.khaoss85/orchestro
你的 AI 开发指挥——用 60 个 MCP 工具实现智能任务编排。
v1.0.19
io.github.ruvnet/ruv-swarm
神经网络集群编排，具备 WebAssembly 加速并集成 MCP。
v2.0.0-alpha.107
io.github.ruvnet/claude-flow
AI 编排框架：蜂群思维集群、神经网络，以及面向企业开发的 87 个 MCP 工具。
skillsmp.ruvnet-ruflo-skill-md
Ruflo 是面向 AI 编码 agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Amp 及另外 12 家）的多 agent 编排平台。当用户希望：(1)在项目中安装/初始化 ruflo；(2)运行采用分层协同的多 agent swarm；(3)使用 ruflo 的 314+ MCP 工具处理记忆、路由、钩子、sub-agent 或工作流；(4)查看 ruflo 状态/版本/doctor 健康检查；(5)为任务挑选合适的 ruflo 插件（共 30+）时使用本 skill。
io.github.affaan-m/ECC/orch-pipeline
orch-* skill 家族共用的编排引擎。定义带门槛的“调研-规划-TDD-评审-提交”流水线、规模分类器、代理映射，以及两个由 orch-* 操作 skill 委派使用的人工关口。通常不直接调用；当某个 orch-* skill 委派其带门槛的调研-规划-TDD-评审-提交流水线时生效。
skillsmp.stas00-ml-engineering-skill-md
端到端训练与运维大规模 LLM/VLM/多模态模型的实战方法论与具体配方——选择并基准测试加速器、存储与网络；SLURM/Kubernetes 编排；最大化训练吞吐并在显存内装下模型；诊断并撑过训练不稳定、NaN/Inf 与硬件/作业故障；检查点与容错；推理性能与显存；调试多节点/多卡挂起；以及编写/运行测试。当用户在训练或微调大模型、遭遇低 TFLOPS/MFU、OOM、数据加载缓慢、损失尖峰/发散、NCCL/InfiniBand 或多节点挂起、节点/GPU 故障、检查点或抢占问题、存储/网络瓶颈，或需要挑选 GPU/云/文件系统，或估算推理延迟/吞吐时使用。提炼自《Machine Learning Engineering》，最新版本见 https://github.com/stas00/ml-engineering。
io.github.affaan-m/ECC/dmux-workflows
基于 dmux（面向 AI 代理的 tmux 面板管理器）的多代理编排。涵盖 Claude Code、Codex、OpenCode 等多种运行框架下的并行代理工作流模式。在并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时使用。
io.github.openclaw/openclaw/openclaw-pr-maintainer
遇到任何粘贴的 OpenClaw GitHub issue 或 PR 链接/编号时立即使用；也用于 OpenClaw issue/PR 编排、审查、分诊、根因修复、PR 重写、重复搜索、发起人身份/作者信息、账号注册时间/活跃度、评论、标签、关闭、合入或维护者证据核查。
io.github.shareAI-lab/learn-claude-code/agent-builder
为任意领域设计与构建 AI agent。适用于用户：(1)要求“create an agent”“build an assistant”或“design an AI system”；(2)想理解 agent 架构、agentic 模式或自主 AI；(3)需要能力、subagent、规划或 skill 机制方面的帮助；(4)询问 Claude Code、Cursor 等 agent 内部实现；(5)想为业务、研究、创意或运营任务构建 agent。关键词：agent、assistant、autonomous、workflow、tool use、multi-step、orchestration。
io.github.affaan-m/ECC/hexagonal-architecture
设计、实现并重构端口与适配器（Ports & Adapters）体系：清晰的领域边界、依赖反转，以及在 TypeScript、Java、Kotlin、Go 服务中可测试的用例编排。当引入或重构为端口与适配器架构，或领域逻辑已与 I/O 纠缠不清时使用。
io.github.ruvnet/ruflo/github-release-management
全面的 GitHub 发布编排，借助 AI swarm 协同实现自动化版本管理、测试、部署与回滚管理。
io.github.affaan-m/ECC/docker-patterns
面向本地开发的 Docker 与 Docker Compose 模式，包括加固的 CLI 安装脚本运行环境、容器安全、网络、卷与多服务编排。当编写或审阅 Dockerfile 与 Compose 服务、跨 Linux 发行版测试安装脚本，或规划准确的 macOS 与 Windows 原生验证时使用。
io.github.boshu2/agentops/automation-shape-routing
智能体自动化的入口：选择内联、有界扇出、可复用的技能/工作流/闸门、常驻的智能体原生 worker，或显式的 Gas City。触发词：“build automation”“which orchestration shape”“should this use NTM”。
io.github.boshu2/agentops/automation-shape-routing
智能体自动化的入口：选择内联、有界扇出、可复用的技能/工作流/闸门、常驻的智能体原生 worker，或显式的 Gas City。触发词：“build automation”“which orchestration shape”“should this use NTM”。