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为多智能体提供独占资源的申请、释放与查询协调工具，避免资源冲突。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-mcp-locks" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 mcp-mcp-locks 为三个并行 AI 任务分别申请可用的浏览器 profile 锁，列出每个任务拿到的资源；任务结束后再统一释放全部锁。
返回每个任务成功占用的浏览器配置文件，以及最终释放结果，避免多个任务抢占同一资源。
请列出当前系统中已被占用和可用的独占资源锁，并标明哪些锁可能阻塞新的自动化任务启动。
输出当前锁状态清单，帮助判断资源占用情况与后续任务是否可以安全运行。
某个自动化代理异常退出后，請使用 mcp-mcp-locks 检查并释放它遗留的资源锁，然后确认这些资源已重新可用。
给出被清理的遗留锁列表及释放后的可用状态，确保后续代理可以继续使用这些资源。
为智能代理提供安全可控的工具箱，执行命令、检索网络并操作文件资源。
将任意 Web API 快速封装为可治理、可审计的智能体就绪 MCP 服务
聚合多个下游 MCP 服务为统一入口，支持检索、并行调用、批处理与流水线编排。
提供安全的文件与目录操作能力，支持 AI 自动化开发与工程流程执行。
通过 MCP 协议与 REST 接口统一发布、编写和复用 AI 工具与技能。
支持并行组织深度研究与任务分组，加速多步骤信息收集和执行协同。