Nexus MCP：本地智能体工作流的统一网关

Nexus MCP 是一个为本地智能体工作流设计的单一 MCP 网关，通过统一接口路由调用多个后端服务，包括 Mnemo 记忆系统、Thrift 工具集、Router 决策路由和 Governor 运行治理，实现智能体交互的自动化生命周期管理。

随着大语言模型（LLM）应用的深入，单一模型调用已无法满足复杂任务需求。现代 AI 系统通常由多个专业化组件协同工作：记忆模块负责上下文保持、工具集提供外部能力、路由器处理任务分发、治理器监控运行状态。然而，这些组件往往各自暴露独立的 API，开发者需要手动协调调用顺序、记录交互日志、管理错误恢复，导致代码复杂度急剧上升。

Nexus MCP 采用「单一网关」架构，将多个后端服务封装为一个统一的 MCP（Model Context Protocol）接口。这种设计的核心思想是：对外暴露极简的交互界面，对内自动处理复杂的协调逻辑。开发者只需与 Nexus 交互，无需关心底层多个服务的调用细节。

Nexus 仅暴露一个 MCP 工具 nexus，通过不同的命名空间动作（namespace.subaction）来访问后端能力。这种设计既保持了协议的简洁性，又提供了完整的功能覆盖。

Nexus 将后端服务划分为五个主要命名空间：

提供交互生命周期管理和系统诊断功能，包括 start_interaction 启动交互、finish_interaction 完成交互、status 状态查询、doctor 健康检查等。这是使用 Nexus 的入口点。

负责任务路由、工作流分类和决策验证，包含 route、classify、validate_decision、list_workflows 等动作，帮助智能体选择最优执行路径。

提供全面的运行监控和治理功能，包括 start_run、record_event、record_tool_call、check_budget、finish_run 等，确保智能体运行可追溯、可审计、受控。

提供文件操作、代码搜索、任务分类、成本报告等开发工具，如 find_files、grep_text、rank_files、file_window、classify_task 等。