Agentify（仓库名 MonadWorks/agentify）是一个“Agent 接口编译器”。它的核心用途是把已有的 OpenAPI 规范转换成 AI 智能体能够理解和调用的多种文件，使一个 API 可以被 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等智能体以及 MCP 工具调用者识别和使用。
主要能力：
- 从单一 OpenAPI 规范生成最多 9 种输出格式：MCP Server、CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursorrules、Skills、llms.txt、GEMINI.md、A2A、CLI。
- 支持 Swagger 2.0 和 OpenAPI 3.x 规范。
- 处理不同规模的 API：官方称已测试从 13 个端点的应用到 1000+ 个端点的平台；GitHub REST API（43 个域、1093 个端点）可生成包含 1093 个工具的可用服务器。
- 对不符合规范的 spec（如 httpbin）会发出警告并自动归一化，而不是直接拒绝。
- 内置安全机制：输入净化（阻止 eval、exec、Function 构造函数注入）、提示注入模式检测、生成代码扫描；每个生成产物在写入磁盘前都会经过安全扫描。
- 具备能力图（capability graph）和语义分组（semantic grouping）。
- 支持自定义 emitter 插件：新的 emitter 只需实现一个简单接口即可接入。
使用方式： 官方资料仅说明“One command”即可生成，并给出了示例输出，但未提供具体的安装命令、CLI 参数或运行示例。因此安装命令与具体使用步骤暂未提供。
适用场景：
- 希望让自家 API 被 AI 智能体（如 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot）调用的开发者。
- 需要为 API 生成 MCP 服务器的团队或个人。
- 需要同时维护多种智能体配置文件（CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursorrules 等）并希望与 API 规范保持同步的场景。
- 需要为大型 API（数百至上千端点）自动生成工具接口的场景。
限制与现状：
- 项目官方自述“This is early”，处于早期阶段。
- 资料未提及收费、价格、平台限制或效果保证。
- 未提供详细的安装、配置和使用步骤，缺失事实暂未提供。
- 官方欢迎提交 issue 反馈问题，也欢迎贡献新的 emitter。
