Agent Breadcrumbs 是面向智能体工作的轻量级日志与可观测性工具，支持跨客户端、跨平台使用，覆盖 Codex、Claude、Cursor、ChatGPT、OpenClaw 及其他客户端。
用途：它通过一个 MCP 工具（log_work）聚合不同智能体完成的工作，可面向单个或多个用户，帮助团队统一记录与观测智能体的工作过程。
主要能力：
- 通过 log_work 这一 MCP 工具汇总跨不同智能体的工作记录。
- 支持自定义 schema，或使用内置 profile 定义日志结构；定义一次后，MCP schema 会引导客户端以正确负载记录日志，无需在每次工具调用时反复解释负载格式。
- 输出目标（sink）可选：本地 JSONL、Webhook、Postgres。
- 提供常见用例的启动 schema profile：智能体洞察、交付跟踪、审计追踪、知识捕获。
- 提供简单仪表盘应用，用于查看已记录的工作。
使用方式：
- MCP 快速开始：可直接以默认配置安装并运行，也可使用显式配置文件运行；--config 可选，省略时使用服务端默认值。
- 客户端配置示例包括 Codex（~/.codex/config.toml）与 Claude Desktop（claude_desktop_config.json）。
- 安装 MCP server 后，需使用 mcporter，使 server 可通过 CLI 调用，然后在所用渠道添加系统提示词。
- 对于 cron 驱动的工作流，可指示智能体在每次计划运行时调用 log_work，以进行基于时间的规律日志记录。
- 仓库快速开始：可用示例配置在本地运行 MCP server，也可在本地运行仪表盘。
MCP 配置模型： 顶层配置文件为 JSON，支持 schema（完全自定义 log_record 属性）或 schema_profile（使用 packages/mcp/examples/schema_profiles 中的内置 profile）；两者不可同时设置。还支持 user_name（在服务端将用户身份注入持久化记录）与 sink（目标设置：jsonl、webhook、postgres）。省略时的默认行为：schema 为内置默认（agent_id、timestamp、work_summary、additional）；输出文件为 ~/.agent-breadcrumbs/logs.jsonl；user_name 不注入。你的 schema/profile 会直接应用到 MCP 工具输入 schema，智能体客户端可从工具定义中看到 log_record 的必填字段。
仓库结构：MCP server 包（已发布）：packages/mcp；仪表盘应用（仅仓库内，未发布）：apps/dashboard。
适用场景：需要在多个智能体客户端之间统一日志标准、并将数据路由到所需目的地的团队；可覆盖智能体洞察、交付跟踪、审计追踪、知识捕获等场景。
限制：资料未提供关于收费、价格、平台支持范围、实际使用效果或性能的更多信息，这些方面暂未提供。
