OPEN SOURCE · v0.3.1 · MCP NATIVE

给 AI 一套
能执行的项目上下文。

mdflow 把架构图谱、AST 代码流、原子修改、自动回滚和 Checkpoint 串成一个闭环。人类掌控系统，Agent 在验证边界内执行。

THE CONTEXT OPERATING SYSTEM FOR AI CODING AGENTS.

下载 macOS 版 60 秒接入

MIT LICENSE
LOCAL FIRST
NODE 22+
MACOS 14+

PROJECT / MDFLOWREV 719

31BLOCKS

40LINKS

71GATES

0FAILING

graph valid · all references resolved

README 会过期。对话会遗忘。代码会继续变化。

项目事实应该能被查询、验证，并和 Git 一起回退。

01WHY MDFLOW

让架构成为 Agent 可以执行的上下文。

同一份项目事实连接设计、代码、修改与证据：视觉 Canvas 给开发者，AST 任务切片和验证边界给 Agent。

01Executable context

架构可执行

Ghost Blueprint 从设计开始，Solid Anchor 连接真实 AST 符号；意图、代码和证据共享同一对象。

02Symbol-level code

AST 代码流

沿 Chain 跨文件提取函数、类与契约。Agent 读取参与当前任务的代码，不再反复扫描整个仓库。

03Verified mutation

验证后修改

Agent 在符号边界内原子修改代码，自动运行验证；失败时恢复原文件，避免留下半成品状态。

04Evidence & rollback

证据与回滚

Checkpoint 保存交付依据；代码和 graph.json 一起提交、一起撤回，本地缓存始终回到当前 Git 事实。

02ONE TRUTH · TWO PROJECTIONS

架构事实留在仓库里。

纯文本 graph.json 是可审查、可合并、可撤回的 Git 真理源；SQLite 只负责本地高速查询。

01 / TRACKED.mdflow/graph.json

Git 单一真理源

确定性排序的纯文本，记录 Block、Link、Chain、Plan、Checkpoint 和 History。

SYNC→

02 / GIT-IGNORED.mdflow/mdflow.sqlite

本地高速缓存

为桌面端和 MCP 查询加速。切换分支或撤回后，会从 graph.json 自动重建。

PROJECT↗↘

HUMAN

Canvas

全局结构、路径与影响面。

AGENT

MCP

任务切片、变更与验证。

03REAL PRODUCT

从系统总览，到一条可交付路径。

下面是 mdflow 原生桌面端的真实界面：查看全局、追踪影响、核对验收证据。

mdflow 路径与影响分析 — PATH / IMPACT
沿真实依赖追踪一次改动会经过的边界。

mdflow 验收门禁与证据详情 — CHECKPOINT / EVIDENCE
把状态、标准和测试结果放在同一个契约里。

04REPRODUCIBLE BENCHMARK

上下文更小，事实密度更高。

所有数字由仓库内 benchmark 脚本实时采样，可用 npm run benchmark 复跑。

REAL PROJECT / TASK CONTEXT98.9%

mdflow 自身图谱：112,738 tokens 的整体投影，缩为 1,197 tokens 的任务切片。

完整图谱投影112,738 tokens

context_for_task1,197 tokens

31 Blocks · 7 Chains · 40 Links · 71 Checkpoints · 700+ revisions

AST CODE STREAM99.2%

四模块代码链 token 节省

RETRIEVAL P503.06 ms

真实工程 100 次查询

LOG SANITIZER94.8%

构建与测试日志压缩

MUTATIONAUTO

验证失败恢复原文件

这些数据描述仓库内固定场景，不承诺所有项目、模型或机器都得到相同结果。

05THE MODEL

六个对象，覆盖开发闭环。

结构、路径、计划和证据使用明确类型表达，AI 不需要从散落文档里猜关系。

Block

系统中的原子实体

UI / Service / Database / Test

Link

带类型的关系

calls / reads / writes / depends_on

Chain

可复用的端到端路径

从交互到交付边界

Plan

有顺序的实施路线

变更、依赖与下一步

Checkpoint

可验证的验收门禁

测试输出与人工复核

History

可回看的变更记录

revision / before / after

06AGENT LOOP

每次实现，都留下可回看的证据。

01context_for_task

从任务出发

返回当前任务需要的最小图谱切片。

02plan_context

只展开目标

按需读取计划、依赖、规则与验收标准。

03graph_patch

代码与图谱同行

实现改动，同时记录架构和进度事实。

04checkpoint_record

交付附带证据

把测试结果或人工验收写回门禁。

05graph_validate

完成前做闭环

检查引用、路径和必需门禁是否完整。

60 SECOND QUICKSTART

先在现有项目里跑起来。

无需发布到 npm。Node.js 22+ 环境可直接从 GitHub 初始化项目图谱。

CursorClaudeCodexOpenCodeAntigravity

terminal

$ npx -y github:yubinbin32-ops/Mdflow-Canvas init --scan
✓ created .mdflow/project.json
✓ created .mdflow/graph.json

$ npx -y github:yubinbin32-ops/Mdflow-Canvas status
graph valid · ready for MCP

OPEN SOURCE / MIT

让下一次 AI 改动，从完整事实开始。

macOS 桌面端负责 Canvas 和一键接入；MCP / CLI 可在 macOS、Linux 和 Windows 的 Node.js 22+ 环境运行。

查看正式版本阅读源码与 README 当前 macOS 构建为 ad-hoc 签名；首次启动可能需要按住 Control 点按“打开”。

给 AI 一套能执行的项目上下文。