Friday Codebase Agent
Friday Codebase Agent 指的是 friday-code Agent Skill，配合 @friday-ai-codes/mcp MCP server，让 Cursor / Claude Code / Codex 等本地 AI 编码助手直接使用 Friday 的代码索引、Graph RAG、编码计划、远程执行和 MR 创建能力。
接入只需要三步，之后就能在 IDE 里完整跑通编码 workflow：
安装
npx @friday-ai-codes/skills这条命令安装全部 5 个 Friday skill 到自动检测的 agent（Claude Code、Cursor、Codex 等均支持）。更多安装方式（指定 agent、装到项目、Claude Code 插件形式）见 Agent Skills。
配置令牌
- 登录 Friday Web 控制台 → 右上角头像 → 个人资料 → 访问令牌 → 创建令牌（明文只显示一次，立即复制）。
- 写入本地配置并校验连通性：
npx -y @friday-ai-codes/mcp init --base-url https://friday.example.com --token <你的访问令牌>配置保存在 ~/.friday/config.json（权限 0600），也可以用环境变量 FRIDAY_BASE_URL / FRIDAY_ACCESS_TOKEN 覆盖。检查配置状态：
npx -y @friday-ai-codes/mcp doctor实际上这一步也可以跳过手动操作——装好 skill 后直接在 IDE 里说"配置 Friday"，agent 会按 skill 指引向你索要地址和令牌并完成配置。
注册 MCP server
| 宿主 | 操作 |
|---|---|
| Claude Code | claude mcp add friday -- npx -y @friday-ai-codes/mcp |
| Cursor | .cursor/mcp.json 加入 "friday": {"command": "npx", "args": ["-y", "@friday-ai-codes/mcp"]} |
| Codex | ~/.codex/config.toml 加入 [mcp_servers.friday]，command = "npx"，args = ["-y", "@friday-ai-codes/mcp"] |
内网无法访问 npm registry 时，可从源码构建后把 MCP 配置指向 mcp/dist/cli.js（详见 skill 内的 references/setup.md）。
Workflows
friday-code 内部按阶段分节，agent 按用户意图自动决定跑到哪个阶段；给出完整编码需求时会一条龙跑到 MR：
| 阶段 | 用途 |
|---|---|
| 找仓库 | 把需求路由到候选仓库并检查索引健康度。 |
| 分析 | 用 Graph RAG 证据做架构 / 风险 / 调用链分析。 |
| 计划 | 从需求与代码证据生成结构化编码计划，并支持按反馈修订版本。 |
| 执行与 MR | 执行已确认的计划、轮询状态、总结分支、创建 MR。 |
| 一条龙 | 编码需求端到端：发现 → 分析 → 计划 → 确认 → 执行 → MR。 |
飞书工作项链路（工作项 → 技术方案 → 多仓执行 → 回写）由 friday-feishu skill 承担，见 Agent Skills。
execute_coding_plan / execute_work_item_repo_tasks 会真实改代码、推分支、建 MR，skill 内置了"执行前必须人工确认"的硬性规则。
工具集
19 个工具，对应 POST {FRIDAY_BASE_URL}/api/mcp/tools/{tool_name}/：
- 读取类：
route_repositories、search_rag_chunks、get_repository、list_repository_files、get_repository_file、find_related_chunks - 计划类：
analyze_repository、create_coding_plan、improve_coding_plan - 执行与 MR：
execute_coding_plan、get_coding_execution、summarize_branch、create_merge_request - 飞书工作项与学习：
get_feishu_work_item_context、create_feishu_technical_plan、create_work_item_repo_tasks、execute_work_item_repo_tasks、create_learning_case、search_learning_cases
MCP 不可用时可降级 HTTP 直调：
POST {FRIDAY_BASE_URL}/api/mcp/tools/{tool_name}/
Authorization: Bearer {FRIDAY_ACCESS_TOKEN}
Content-Type: application/json多步 Skill workflow 需保留首个响应的 run_id 并在后续调用带上：
X-Friday-Run-ID: {run_id}
X-Friday-Skill-Step: full_auto.plan这样整条 workflow 会在 Interaction Ledger 中聚合为同一条轨迹（MCP 模式由 server 自动处理 run_id 透传）。
故障恢复
- 仓库路由不明确：用更具体的需求描述重跑
discover。 - 仓库未索引：先在 Friday Web 仓库页建立索引，再做 Graph RAG / 计划 / 执行。
- 执行失败：用
get_coding_execution查看runner_logs、last_diff与recovery_state。 - 执行
partial：代码已推送但后续步骤失败，优先重试summarize_branch/create_merge_request，不要重跑代码。 - MR 创建失败：分支、目标分支、commit sha 与
mr_error均已持久化，修复平台权限或既有 MR 状态后重试。 - 401 / 403：令牌失效，重建 PAT 后重跑
npx -y @friday-ai-codes/mcp init。
审计
用最终 run_id 可以查到 InteractionRun、InteractionEvent、ToolCallRecord、RetrievalTrace、模型用量、执行轨迹与 MR 结果记录。workflow 应呈现 skill_step 事件以及同一 run_id 下的全部 MCP 工具调用。