cli/src/commands/list.ts

@@ -4,7 +4,7 @@
  * thin-shell-alignment P1（issue #11）：原本直連 CF KV 讀 `workflow:` 前綴（CfKvClient），
  * 有兩個漂移：① 前綴對不上（部署寫 `{apiKey}:wf:` → 永遠列不到新部署）② 薄殼直碰底層儲存
  * （self-hosted 用戶需 CF API token 才能 list）。改走 cypher `GET /webhooks/named`（KV 源，與
- * MCP u6u_list_workflows 同源），薄殼不再直連 KV、key 前綴 bug 自然消失。
+ * MCP arcrun_list_workflows 同源），薄殼不再直連 KV、key 前綴 bug 自然消失。
  */
 import chalk from 'chalk';
 import ora from 'ora';

mcp/GUIDE.md

@@ -3,8 +3,7 @@
 > Arcrun 是 **AI 優先（AI-First）** 的工作流自動化平台。
 > 跟 AI 描述你的意圖，Arcrun 幫你把它變成可重複執行、不需要 AI 的自動化工作流。
 >
-> 註：本指南部分工具仍以舊 `u6u_` 前綴記載（registry/component 管理那組）；現役 workflow 工具是
-> `arcrun_*`（見 `mcp/src/tools/`）。連線設定見 `mcp/README.md`（用 `acr mcp-setup`）。
+> 註：所有工具一律 `arcrun_*` 前綴（見 `mcp/src/tools/`）。連線設定見 `mcp/README.md`（用 `acr mcp-setup`）。
 
 ---
 
@@ -23,7 +22,7 @@
 
 ## 核心概念：三元組（Triplet）
 
-u6u 的一切都建立在「三元組」上。三元組是描述業務邏輯的最小單位，格式極度簡單，AI 不會出錯，人也能一眼看懂。
+Arcrun 的一切都建立在「三元組」上。三元組是描述業務邏輯的最小單位，格式極度簡單，AI 不會出錯，人也能一眼看懂。
 
 ### 格式
 
@@ -55,7 +54,7 @@ system sends telegram-notification
 
 ### 為什麼這麼簡單？
 
-因為 AI 擅長理解意圖，三元組擅長表達意圖。你跟 AI 說「去抓銀行匯率，用 Telegram 通知我」，AI 把它拆成三元組，u6u 查零件庫、組裝、執行。第一次需要 AI，之後自動跑，不再花 Token。
+因為 AI 擅長理解意圖，三元組擅長表達意圖。你跟 AI 說「去抓銀行匯率，用 Telegram 通知我」，AI 把它拆成三元組，Arcrun 查零件庫、組裝、執行。第一次需要 AI，之後自動跑，不再花 Token。
 
 ---
 
@@ -66,13 +65,15 @@ system sends telegram-notification
     ↓
 AI 產出 Workflow_Plan_YAML（每次規劃新專案）
     ↓
-u6u_search_components（查零件庫）
+arcrun_search_components（查零件庫）
     ↓
-有缺件？→ AI 產出 Component_Plan_YAML → u6u_publish_component
+有缺件？→ AI 產出 Component_Plan_YAML → arcrun_publish_component
     ↓
-u6u_execute_workflow（沙盒測試）
+arcrun_validate_yaml（部署前 schema 驗證）
     ↓
-u6u_deploy_workflow（正式部署）
+arcrun_push_workflow（正式部署）
+    ↓
+arcrun_run_workflow（觸發執行，帶 input）
     ↓
 （選填）建立 tag，為工作流與零件分類
 ```
@@ -214,7 +215,7 @@ workflow:
 
 ## Component_Plan_YAML 格式
 
-**產出時機：** 只有當 `u6u_search_components` 回報有缺件時，AI 才會產出此 YAML。不是每次都需要。
+**產出時機：** 只有當 `arcrun_search_components` 回報有缺件時，AI 才會產出此 YAML。不是每次都需要。
 
 ### 格式說明
 
@@ -325,7 +326,7 @@ components:
 
 ### 步驟二：確認零件完整性
 
-呼叫 `u6u_search_components`，傳入所有 triplet：
+呼叫 `arcrun_search_components`，傳入所有 triplet：
 
 ```json
 {
@@ -339,38 +340,45 @@ components:
 
 回應會告知哪些零件已存在、哪些缺失。若有缺件，先完成[零件開發流程](#零件component開發流程)。
 
-### 步驟三：沙盒測試
+### 步驟三：部署前 schema 驗證
 
 ```json
-// u6u_execute_workflow
+// arcrun_validate_yaml
 {
-  "triplets": [
-    "system fetches exchange-rate",
-    "system parses rate-data",
-    "system sends telegram-notification"
-  ],
-  "context": {
-    "currency_pair": "USD/TWD",
-    "chat_id": "123456789"
-  }
+  "yaml_content": "workflow:\n  name: exchange-rate-notify\n  ..."
 }
 ```
 
 ### 步驟四：正式部署
 
 ```json
-// u6u_deploy_workflow
+// arcrun_push_workflow
 {
+  "api_key": "ak_xxx",
   "yaml_content": "workflow:\n  name: exchange-rate-notify\n  ..."
 }
 ```
 
 部署成功後，系統回傳 `workflow_id`，並自動記錄 metadata 至 KBDB。
 
-### 步驟五：加上 Tag（選填）
+### 步驟五：觸發執行
 
 ```json
-// u6u_tag_resource
+// arcrun_run_workflow — 觸發已部署的 workflow，input 帶進 trigger context
+{
+  "api_key": "ak_xxx",
+  "name": "exchange-rate-notify",
+  "input": {
+    "currency_pair": "USD/TWD",
+    "chat_id": "123456789"
+  }
+}
+```
+
+### 步驟六：加上 Tag（選填）
+
+```json
+// arcrun_tag_resource
 {
   "resource_type": "workflow",
   "resource_id": "wf-abc123",
@@ -381,9 +389,8 @@ components:
 ### 查詢已部署的工作流
 
 ```
-u6u_list_workflows              → 列出所有工作流
-u6u_list_workflows(tag=finance) → 按 tag 篩選
-u6u_get_workflow(workflow_id)   → 取得特定工作流 metadata
+arcrun_list_workflows           → 列出所有工作流
+arcrun_get_workflow(name)       → 取得特定工作流 metadata
 ```
 
 ---
@@ -392,12 +399,12 @@ u6u_get_workflow(workflow_id)   → 取得特定工作流 metadata
 
 ### 步驟一：確認缺件
 
-`u6u_search_components` 回報缺件後，AI 產出 Component_Plan_YAML。存入 `components/` 目錄。
+`arcrun_search_components` 回報缺件後，AI 產出 Component_Plan_YAML。存入 `components/` 目錄。
 
 ### 步驟二：發佈零件
 
 ```json
-// u6u_publish_component（API Config 方式）
+// arcrun_publish_component（API Config 方式）
 {
   "component_id": "system-fetches-exchange-rate",
   "api_config": {
@@ -408,7 +415,7 @@ u6u_get_workflow(workflow_id)   → 取得特定工作流 metadata
 ```
 
 ```json
-// u6u_publish_component（Gherkin 方式）
+// arcrun_publish_component（Gherkin 方式）
 {
   "component_id": "system-sends-confirmation-email",
   "gherkin": "Feature: 訂單確認信\n  Scenario: ..."
@@ -418,7 +425,7 @@ u6u_get_workflow(workflow_id)   → 取得特定工作流 metadata
 ### 步驟三：加上 Tag（選填）
 
 ```json
-// u6u_tag_resource
+// arcrun_tag_resource
 {
   "resource_type": "component",
   "resource_id": "system-fetches-exchange-rate",
@@ -429,9 +436,9 @@ u6u_get_workflow(workflow_id)   → 取得特定工作流 metadata
 ### 查詢已發佈的零件
 
 ```
-u6u_list_components              → 列出所有零件
-u6u_list_components(tag=payment) → 按 tag 篩選
-u6u_get_component(component_id)  → 取得特定零件 metadata
+arcrun_list_components              → 列出所有零件
+arcrun_list_components(tag=payment) → 按 tag 篩選
+arcrun_get_component(component_id)  → 取得特定零件 metadata
 ```
 
 ---
@@ -444,19 +451,19 @@ Tag 是用戶自訂的標籤，可附加至工作流或零件，用於分類與
 
 ```json
 // 建立 tag
-// u6u_create_tag
+// arcrun_create_tag
 { "name": "finance", "description": "金融相關" }
 
 // 列出所有 tag
-// u6u_list_tags（無需參數）
+// arcrun_list_tags（無需參數）
 {}
 
 // 刪除 tag（不影響已打上此 tag 的資源關聯）
-// u6u_delete_tag
+// arcrun_delete_tag
 { "tag_name": "deprecated-tag" }
 
 // 為資源加上 tag
-// u6u_tag_resource
+// arcrun_tag_resource
 {
   "resource_type": "workflow",   // 或 "component"
   "resource_id": "wf-abc123",
@@ -464,7 +471,7 @@ Tag 是用戶自訂的標籤，可附加至工作流或零件，用於分類與
 }
 
 // 移除資源的 tag
-// u6u_untag_resource
+// arcrun_untag_resource
 {
   "resource_type": "component",
   "resource_id": "system-fetches-exchange-rate",

mcp/README.md

@@ -53,40 +53,41 @@ Claude Code 進此資料夾就連對的 MCP。`acr init` 也會自動順帶跑
 
 | Tool | 說明 |
 |------|------|
-| `u6u_get_component_guide` | **開發新零件前必須先呼叫。** 取得 TinyGo 開發指引，包含白名單 import、禁止行為、contract YAML 範例、本地測試指令。 |
-| `u6u_search_components` | 用自然語言語意搜尋零件庫。例如：「查詢 Google Sheets 資料」、「發送 LINE 訊息」。回傳零件清單含 canonical_id、描述、評分。 |
-| `u6u_get_component` | 取得指定零件的完整合約（input_schema、output_schema、gherkin_tests、評分統計等）。 |
-| `u6u_publish_component` | 提交 TinyGo WASM 零件。需提供 `contract`（合約物件）與 `wasm_base64`（編譯後的 .wasm base64）。Registry 自動執行沙盒驗收。 |
+| `arcrun_get_component_guide` | **開發新零件前必須先呼叫。** 取得 TinyGo 開發指引，包含白名單 import、禁止行為、contract YAML 範例、本地測試指令。 |
+| `arcrun_search_components` | 用自然語言語意搜尋零件庫。例如：「查詢 Google Sheets 資料」、「發送 LINE 訊息」。回傳零件清單含 canonical_id、描述、評分。 |
+| `arcrun_get_component` | 取得指定零件的完整合約（input_schema、output_schema、gherkin_tests、評分統計等）。 |
+| `arcrun_publish_component` | 提交 TinyGo WASM 零件。需提供 `contract`（合約物件）與 `wasm_base64`（編譯後的 .wasm base64）。Registry 自動執行沙盒驗收。 |
 
 ### 工作流執行
 
 | Tool | 說明 |
 |------|------|
-| `u6u_execute_workflow` | 在沙盒中執行工作流。輸入 `triplets`（三元組陣列）與 `context`，用於部署前驗證。 |
-| `u6u_deploy_workflow` | 將工作流 YAML 部署至雲端引擎。輸入 `yaml_content`。 |
+| `arcrun_validate_yaml` | 部署前驗證工作流 YAML 的 schema。輸入 `yaml_content`。 |
+| `arcrun_push_workflow` | 將工作流 YAML 部署至雲端引擎。輸入 `api_key` 與 `yaml_content`。 |
+| `arcrun_run_workflow` | 觸發已部署的工作流執行。輸入 `api_key`、`name`，選填 `input`（帶進 trigger context）。 |
 
 ### 工作流管理
 
 | Tool | 說明 |
 |------|------|
-| `u6u_list_workflows` | 列出已部署的工作流。可傳入選填的 `tag` 參數篩選。 |
-| `u6u_get_workflow` | 取得指定工作流的 metadata。輸入 `workflow_id`。 |
+| `arcrun_list_workflows` | 列出已部署的工作流。可傳入選填的 `tag` 參數篩選。 |
+| `arcrun_get_workflow` | 取得指定工作流的 metadata。輸入 `name`。 |
 
 ### 零件管理
 
 | Tool | 說明 |
 |------|------|
-| `u6u_list_components` | 列出已發佈的零件。可傳入選填的 `tag` 參數篩選。 |
+| `arcrun_list_components` | 列出已發佈的零件。可傳入選填的 `tag` 參數篩選。 |
 
 ### Tag 管理
 
 | Tool | 說明 |
 |------|------|
-| `u6u_create_tag` | 建立新 tag。輸入 `name`（必填）與 `description`（選填）。 |
-| `u6u_list_tags` | 列出當前命名空間下所有 tag。 |
-| `u6u_delete_tag` | 刪除指定 tag。輸入 `tag_name`。 |
-| `u6u_tag_resource` | 為工作流或零件加上 tag。輸入 `resource_type`、`resource_id`、`tag_name`。 |
-| `u6u_untag_resource` | 移除工作流或零件的 tag。 |
+| `arcrun_create_tag` | 建立新 tag。輸入 `name`（必填）與 `description`（選填）。 |
+| `arcrun_list_tags` | 列出當前命名空間下所有 tag。 |
+| `arcrun_delete_tag` | 刪除指定 tag。輸入 `tag_name`。 |
+| `arcrun_tag_resource` | 為工作流或零件加上 tag。輸入 `resource_type`、`resource_id`、`tag_name`。 |
+| `arcrun_untag_resource` | 移除工作流或零件的 tag。 |
 
 ---
 
@@ -97,7 +98,7 @@ Arcrun 的零件是 TinyGo 編譯的 `.wasm`，透過 stdin/stdout JSON 通訊
 ### 步驟一：取得開發指引
 
 ```
-u6u_get_component_guide
+arcrun_get_component_guide
 ```
 
 指引包含：TinyGo 白名單 import、禁止行為、`component.contract.yaml` 完整範例、本地測試指令。
@@ -105,7 +106,7 @@ u6u_get_component_guide
 ### 步驟二：搜尋現有零件
 
 ```
-u6u_search_components("查詢 Google Sheets 資料")
+arcrun_search_components("查詢 Google Sheets 資料")
 ```
 
 若已有符合的零件，直接使用，不需要重新開發。
@@ -137,7 +138,7 @@ echo '{"input_field":"value"}' | wasmtime my_component.wasm
 ### 步驟四：提交零件
 
 ```
-u6u_publish_component(
+arcrun_publish_component(
   contract={...},  // component.contract.yaml 內容
   wasm_base64="..."  // base64(my_component.wasm)
 )
@@ -152,23 +153,26 @@ Registry 自動執行沙盒驗收（體積、syscall 掃描、Gherkin 測試）
 ### 步驟一：搜尋零件
 
 ```
-u6u_search_components("查詢匯率")
-u6u_search_components("發送 Telegram 訊息")
+arcrun_search_components("查詢匯率")
+arcrun_search_components("發送 Telegram 訊息")
 ```
 
-### 步驟二：沙盒測試
+### 步驟二：部署前驗證
 
 ```
-u6u_execute_workflow(
-  triplets=["system >> 查詢匯率 >> get-exchange-rate", ...],
-  context={"currency_pair": "USD/TWD"}
-)
+arcrun_validate_yaml(yaml_content="...")
 ```
 
 ### 步驟三：部署
 
 ```
-u6u_deploy_workflow(yaml_content="...")
+arcrun_push_workflow(api_key="ak_xxx", yaml_content="...")
+```
+
+### 步驟四：觸發執行
+
+```
+arcrun_run_workflow(api_key="ak_xxx", name="exchange-rate-notify", input={"currency_pair": "USD/TWD"})
 ```
 
 ---

mcp/src/brand.ts

@@ -0,0 +1,27 @@
+/**
+ * brand.ts — MCP tool 名前綴的單一真相源（single source of truth）。
+ *
+ * 為什麼存在（leo 硬要求 2）：
+ *   歷史上 tool 名前綴（早期 "u6u_"、對外改名後應為 "arcrun_"）被明碼散寫在
+ *   ~39 個 tool 檔裡，每次 rebrand 都得逐檔手改、極易漏 → u6u 洩漏給用戶。
+ *   收斂成這一個常數後，未來再 rebrand「只改這一行」。
+ *
+ * 用法：
+ *   import { toolName } from "../brand.js";
+ *   server.tool(toolName("push_workflow"), ...)   // → "arcrun_push_workflow"
+ *
+ * 語意後綴（push_workflow / list_tags …）保留可讀，只有「品牌前綴」被變數化。
+ *
+ * 前綴預設 "arcrun"。內部另留一個 rebrand 過渡 / 單元測試用的覆蓋鉤子
+ * （ARCRUN_TOOL_PREFIX，經 globalThis.process 安全取值）——但 Cloudflare
+ * Workers runtime 沒有 process 全域，部署後此覆蓋「基本不生效」、一律 fallback 到
+ * "arcrun"。**這不是對外 / 用戶可用特性，勿寫進對外文件**；正式 rebrand 請直接改本檔預設值。
+ */
+
+const envPrefix = (globalThis as { process?: { env?: Record<string, string | undefined> } })
+  .process?.env?.ARCRUN_TOOL_PREFIX;
+
+export const TOOL_PREFIX = envPrefix || "arcrun";
+
+/** 把語意後綴組成完整 tool 名，例：toolName("whoami") → "arcrun_whoami"。 */
+export const toolName = (suffix: string): string => `${TOOL_PREFIX}_${suffix}`;

mcp/src/mcp-handler.ts

@@ -10,7 +10,7 @@ export async function handleMcpRequest(
   partnerToken: string,
 ): Promise<Response> {
   const transport = new WebStandardStreamableHTTPServerTransport({ sessionIdGenerator: undefined });
-  const server = new McpServer({ name: "u6u-mcp-server", version: "1.0.0" });
+  const server = new McpServer({ name: "arcrun-mcp-server", version: "1.0.0" });
 
   registerAllTools(server, env, orgNamespace, partnerToken);
   await server.connect(transport);

mcp/src/tools/arcrun_create_tag.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerCreateTag(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_create_tag",
+    toolName("create_tag"),
     "在當前命名空間下建立新的 tag，用於分類工作流與零件。",
     {
       name: z.string().describe("Tag 名稱（在當前 org_namespace 下唯一）"),

mcp/src/tools/arcrun_delete_tag.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerDeleteTag(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_delete_tag",
+    toolName("delete_tag"),
     "刪除當前命名空間下的指定 tag。",
     { tag_name: z.string().describe("要刪除的 Tag 名稱") },
     async ({ tag_name }) => {

mcp/src/tools/arcrun_get_component.ts

@@ -1,14 +1,15 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 
 /**
- * u6u_get_component — 取得零件完整合約
+ * arcrun_get_component — 取得零件完整合約
  * 呼叫 Component Registry GET /components/:id
  */
 export function registerGetComponent(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_get_component",
+    toolName("get_component"),
     "取得指定零件的完整合約，包含 canonical_id、display_name、category、version、stability、input_schema、output_schema、gherkin_tests、評分統計等。",
     {
       canonical_id: z.string().describe("零件 canonical_id（如 validate_json）"),
@@ -29,7 +30,7 @@ export function registerGetComponent(server: McpServer, env: Env, orgNamespace:
 
         if (response.status === 404) {
           return {
-            content: [{ type: "text", text: `零件 '${canonical_id}' 不存在。可用 u6u_search_components 搜尋相似零件。` }],
+            content: [{ type: "text", text: `零件 '${canonical_id}' 不存在。可用 arcrun_search_components 搜尋相似零件。` }],
             isError: true,
           };
         }

mcp/src/tools/arcrun_get_component_guide.ts

@@ -1,15 +1,16 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { Env } from "../types.js";
 
 /**
- * u6u_get_component_guide — 取得零件開發指引
+ * arcrun_get_component_guide — 取得零件開發指引
  * 呼叫 Component Registry GET /components/guide
  * AI 在開發新零件前應先讀取此指引
  */
 export function registerGetComponentGuide(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_get_component_guide",
-    "取得 u6u 零件開發指引（Markdown 格式）。包含 TinyGo 白名單 import、禁止行為、component.contract.yaml 完整範例、本地測試指令。開發新零件前必須先讀取此指引。",
+    toolName("get_component_guide"),
+    "取得 arcrun 零件開發指引（Markdown 格式）。包含 TinyGo 白名單 import、禁止行為、component.contract.yaml 完整範例、本地測試指令。開發新零件前必須先讀取此指引。",
     {},
     async () => {
       try {

mcp/src/tools/arcrun_get_gui_context.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
@@ -17,7 +18,7 @@ interface ActionLogRecord {
 
 export function registerGetGuiContext(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_get_gui_context",
+    toolName("get_gui_context"),
     "查詢用戶在 GUI 上的最近操作記錄，了解用戶的當前意圖與操作上下文。" +
     "回傳最近 N 條操作記錄（從新到舊），以及用戶當前所在頁面和正在編輯的 Workflow ID。",
     {

mcp/src/tools/arcrun_introspection.ts

@@ -11,6 +11,7 @@
  */
 
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import type { Env } from "../types.js";
 import { cypherFetch, errorResponse, successResponse } from "../lib/cypher-client.js";
@@ -20,7 +21,7 @@ const apiKeyDesc =
 
 export function registerValidateYaml(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_validate_yaml",
+    toolName("validate_yaml"),
     "Dry-run YAML 校驗。不部署、無 side effect。回 {valid, errors?, nodeCount, edgeCount}。**永遠先 call 此 tool 再 push_workflow**，避免反覆 deploy 失敗。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -73,7 +74,7 @@ export function registerValidateYaml(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerListPausedExecutions(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_list_paused_executions",
+    toolName("list_paused_executions"),
     "列當前 api_key 下所有 paused workflow（等 daemon callback resume 的）。給 debug 用：claude_api 等 async 零件會把 workflow 暫停，此 tool 告訴你哪些還沒回來。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -108,7 +109,7 @@ export function registerListPausedExecutions(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerGetExecutionTrace(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_get_execution_trace",
+    toolName("get_execution_trace"),
     "看單一 paused workflow 的 state 細節（trace、graph、context、pending_result）。task_id 從 paused 錯誤訊息或 list_paused_executions 取得。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -156,7 +157,7 @@ export function registerGetExecutionTrace(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerListRecentExecutions(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_list_recent_executions",
+    toolName("list_recent_executions"),
     "列某 workflow 最近 N 次執行 verdict（成功 / 失敗 / duration）。資料來源是 ANALYTICS_KV 90 天保留期。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),

mcp/src/tools/arcrun_list_components.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerListComponents(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_list_components",
+    toolName("list_components"),
     "列出當前命名空間下所有已發佈的零件，可選擇按 tag 篩選。",
     { tag: z.string().optional().describe("按 tag 名稱篩選（選填）") },
     async ({ tag }) => {

mcp/src/tools/arcrun_list_tags.ts

@@ -1,10 +1,11 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerListTags(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_list_tags",
+    toolName("list_tags"),
     "列出當前命名空間下所有的 tag。",
     {},
     async () => {

mcp/src/tools/arcrun_publish_component.ts

@@ -1,20 +1,21 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 
 /**
- * u6u_publish_component — 提交 TinyGo WASM 零件至 Component Registry
+ * arcrun_publish_component — 提交 TinyGo WASM 零件至 Component Registry
  *
  * AI 工作流：
- * 1. 先呼叫 u6u_get_component_guide 取得開發指引
+ * 1. 先呼叫 arcrun_get_component_guide 取得開發指引
  * 2. 依指引用 TinyGo 撰寫零件（stdin/stdout JSON I/O）
  * 3. 編譯為 .wasm，base64 編碼後提交
  * 4. Registry 自動執行沙盒驗收（體積、syscall 掃描、Gherkin 測試）
  */
 export function registerPublishComponent(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_publish_component",
-    "提交 TinyGo WASM 零件至 Component Registry。需提供 component.contract.yaml 內容與編譯後的 .wasm base64。提交前請先呼叫 u6u_get_component_guide 取得開發規範。",
+    toolName("publish_component"),
+    "提交 TinyGo WASM 零件至 Component Registry。需提供 component.contract.yaml 內容與編譯後的 .wasm base64。提交前請先呼叫 arcrun_get_component_guide 取得開發規範。",
     {
       contract: z.object({
         canonical_id: z.string().describe("零件功能名稱（小寫底線，如 validate_json）"),

mcp/src/tools/arcrun_recipe.ts

@@ -11,6 +11,7 @@
  */
 
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import type { Env } from "../types.js";
 import { cypherFetch, errorResponse, successResponse } from "../lib/cypher-client.js";
@@ -30,7 +31,7 @@ export function registerAllRecipeTools(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_search — 搜尋公庫 recipe（同名可多作者，附市場數據）。落空回創作引導。 */
 export function registerRecipeSearch(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_search",
+    toolName("recipe_search"),
     "搜尋公庫 recipe（API 整合配方）。同 canonical_id 可有多作者版本，各附市場數據（成功/失敗次數），依數據選最佳。找不到時會提示可自己做一個 recipe 投稿成為作者。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -58,7 +59,7 @@ export function registerRecipeSearch(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_pull — 從公庫取一份 recipe 寫進自己私庫。 */
 export function registerRecipePull(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_pull",
+    toolName("recipe_pull"),
     "從公庫取一份 recipe 寫進自己私庫（按需取用，非全量同步）。不指定 author 取市場最佳版本。取回後可在 workflow 用 component: <canonical_id>。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -108,7 +109,7 @@ export function registerRecipePull(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_submit_p — 把私庫某 recipe 投稿到公庫（新增作者版本）。 */
 export function registerRecipeSubmitP(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_submit_p",
+    toolName("recipe_submit_p"),
     "把私庫某 recipe 投稿到公庫（app-store 模型：新增一個作者版本，不覆蓋別人的）。投稿 = 把 recipe 暴露給全網，需帶 exposure_consent 明示同意。別人能搜到並 pull，市場數據決定它被不被選用。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -160,7 +161,7 @@ export function registerRecipeSubmitP(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_push — 上傳/更新私庫 recipe（就地更新自己的版本）。 */
 export function registerRecipePush(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_push",
+    toolName("recipe_push"),
     "上傳一份 recipe 到自己私庫（或就地更新自己既有版本）。recipe = 「http_request + 參數模板」的具名封裝，不需 deploy Worker。要投稿到公庫用 arcrun_recipe_submit_p。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -192,7 +193,7 @@ export function registerRecipePush(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_list — 列出自己私庫的 recipe。 */
 export function registerRecipeList(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_list",
+    toolName("recipe_list"),
     "列出自己私庫（本部署）的 recipe。要找公庫的用 arcrun_recipe_search。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -213,7 +214,7 @@ export function registerRecipeList(server: McpServer, env: Env) {
 /** arcrun_recipe_delete — 刪除私庫某 recipe。 */
 export function registerRecipeDelete(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_recipe_delete",
+    toolName("recipe_delete"),
     "刪除自己私庫某 recipe（canonical_id / rec_hash / uuid）。不影響公庫別人的版本。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),

mcp/src/tools/arcrun_report_feedback.ts

@@ -8,11 +8,11 @@
  *
  * 後續 M4 weekly_review workflow 聚合這些 block 產出 arcrun-roadmap。
  *
- * 命名注意：M5 全面 rename u6u → arcrun 前，本 tool 直接用新名 arcrun_ prefix
- * 立下範例。其他 u6u_* tool 等 M5 一次切。
+ * tool 名前綴走 brand.ts 的 toolName() helper（single source of truth）。
  */
 
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
@@ -28,7 +28,7 @@ const ISSUE_TYPES = [
 
 export function registerReportFeedback(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "arcrun_report_feedback",
+    toolName("report_feedback"),
     "AI agent 完成 workflow 任務 / 卡住 / 解掉問題後 **必須** call 此 tool 回報。即使順利也要 call (issue_type=success_story)，那是告訴平台「這 pattern 已 work，可推廣」。回饋會寫進 KBDB type=agent-feedback，週報自動聚合產出平台改善 roadmap。",
     {
       issue_type: z.enum(ISSUE_TYPES).describe(

mcp/src/tools/arcrun_search_components.ts

@@ -1,14 +1,15 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 
 /**
- * u6u_search_components — 語意搜尋零件庫
+ * arcrun_search_components — 語意搜尋零件庫
  * 呼叫 Component Registry GET /components/search?q=...
  */
 export function registerSearchComponents(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_search_components",
+    toolName("search_components"),
     "用自然語言語意搜尋零件庫，找出符合需求的零件。例如：「查詢 Google Sheets 資料」、「發送 LINE 訊息」、「驗證 JSON 格式」。回傳零件清單含 canonical_id、描述、評分。",
     {
       query: z.string().describe("自然語言搜尋詞，如「查詢 Google Sheets 資料」"),
@@ -43,7 +44,7 @@ export function registerSearchComponents(server: McpServer, env: Env, orgNamespa
           return {
             content: [{
               type: "text",
-              text: `找不到符合「${query}」的零件。可以用 u6u_publish_component 提交新零件。`,
+              text: `找不到符合「${query}」的零件。可以用 arcrun_publish_component 提交新零件。`,
             }],
           };
         }

mcp/src/tools/arcrun_search_workflows.ts

@@ -1,15 +1,16 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 
 /**
- * u6u_search_workflows — 用自然語言找現成工作流（workflow-discovery R2）
+ * arcrun_search_workflows — 用自然語言找現成工作流（workflow-discovery R2）
  *
  * 北極星入口：AI 先查「有沒有現成工作流能做這件事」→ 找到就執行，別重造。
  * 呼叫 cypher GET /workflows/search → 轉發 KBDB /entries/search（entry_type=workflow + 本租戶）。
  * 優先語意搜尋；KBDB 未開 Vectorize → 自動降級關鍵字 + 回 capability_hint（不假裝語義）。
  *
- * 薄殼（rule 07）：只做參數轉換 + 呼叫 + 格式化，零業務邏輯。形態對齊 u6u_search_components。
+ * 薄殼（rule 07）：只做參數轉換 + 呼叫 + 格式化，零業務邏輯。形態對齊 arcrun_search_components。
  * flag 安全：AI 收到意圖時主動 call 一次，無輪詢/排程。
  */
 export function registerSearchWorkflows(
@@ -19,7 +20,7 @@ export function registerSearchWorkflows(
   partnerToken: string,
 ) {
   server.tool(
-    "u6u_search_workflows",
+    toolName("search_workflows"),
     "用自然語言找現成的工作流（先查有沒有現成的能做這件事，找到就用，別重造）。例如：「把資料寫進 Google Sheets」、「每天抓 RSS 發通知」、「webhook 轉發到別的 API」。回傳本帳號下符合的工作流清單。",
     {
       query: z.string().describe("自然語言描述要找的工作流，如「把資料寫進 Google Sheets」"),
@@ -60,7 +61,7 @@ export function registerSearchWorkflows(
           return {
             content: [{
               type: "text",
-              text: `找不到符合「${query}」的現成工作流。可以用 u6u_deploy_workflow 部署一個新的。${hint}`,
+              text: `找不到符合「${query}」的現成工作流。可以用 arcrun_push_workflow 部署一個新的。${hint}`,
             }],
           };
         }

mcp/src/tools/arcrun_skills_examples.ts

@@ -25,6 +25,7 @@
  */
 
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import type { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
@@ -68,7 +69,7 @@ function parseTags(tagsJson?: string): string[] {
 
 export function registerListSkills(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_list_skills",
+    toolName("list_skills"),
     "列所有 agent-skill blocks（從 arcrun/registry/skills/ 同步進 KBDB）。每個 skill 是個 markdown playbook，描述 AI 面對 X 問題該怎麼想 + 該用哪個 example。回 [{slug, title, tags}]。call get_skill(slug) 拿完整內文。",
     {
       tag: z.string().optional().describe("optional 標籤過濾。如 'rag' / 'watcher' / 'debug'"),
@@ -115,7 +116,7 @@ export function registerListSkills(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerGetSkill(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_get_skill",
+    toolName("get_skill"),
     "拿單一 agent-skill 完整 markdown playbook。slug 從 list_skills 取得。",
     {
       slug: z.string().describe("skill slug，例如 'build_watcher_workflow' / 'rag_with_arcrun'"),
@@ -153,7 +154,7 @@ export function registerGetSkill(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerListExamples(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_list_examples",
+    toolName("list_examples"),
     "列所有 workflow-example blocks（從 arcrun/registry/examples/ 同步進 KBDB）。每個 example 是可直接 push 的 workflow YAML 範本 + description。回 [{slug, tags}]。call get_example / search_examples 拿細節。",
     {
       tag: z.string().optional().describe("optional 標籤過濾。如 'rag' / 'cron' / 'llm' / 'webhook'"),
@@ -194,7 +195,7 @@ export function registerListExamples(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerGetExample(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_get_example",
+    toolName("get_example"),
     "拿單一 workflow-example 完整 YAML + description。slug 從 list_examples / search_examples 取得。可直接拿 YAML 改成你自己的 → push。",
     {
       slug: z.string().describe("example slug，例如 'rag-search-answer' / 'cron-watcher'"),
@@ -243,7 +244,7 @@ export function registerGetExample(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerSearchExamples(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_search_examples",
+    toolName("search_examples"),
     "用 use case 關鍵字搜 workflow examples，回最相關 N 個。" +
       "注意：基本盤目前是 D1 LIKE 關鍵字搜尋（非語義 embedding；語義是 kbdb-base Phase 1 的 embed 模組，尚未上）。" +
       "→ 用具體詞（'email'、'cron'、'rag'）比整句自然語言命中率高。也會比對 slug/tag。",

mcp/src/tools/arcrun_tag_resource.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerTagResource(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_tag_resource",
+    toolName("tag_resource"),
     "為當前命名空間下的工作流或零件加上 tag 標籤。",
     {
       resource_type: z.enum(["workflow", "component"]).describe("資源類型：workflow 或 component"),

mcp/src/tools/arcrun_untag_resource.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import { Env } from "../types.js";
 import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
 
 export function registerUntagResource(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "u6u_untag_resource",
+    toolName("untag_resource"),
     "移除當前命名空間下工作流或零件的 tag 標籤。",
     {
       resource_type: z.enum(["workflow", "component"]).describe("資源類型：workflow 或 component"),

mcp/src/tools/arcrun_whoami.ts

@@ -8,11 +8,12 @@
  * 薄殼：只回報 MCP 已解析的 orgNamespace（綁哪個帳號）+ cypher binding 連向，無業務邏輯。
  */
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { Env } from "../types.js";
 
 export function registerWhoami(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
   server.tool(
-    "arcrun_whoami",
+    toolName("whoami"),
     "回報這個 MCP 連線目前生效的身份：綁哪個帳號 / namespace、cypher 連向哪。" +
       "部署 / 觸發 / 查 workflow 前先 call 此 tool 確認帳號，**不要自己 curl 猜帳號 URL**（會打到錯帳號）。",
     {},

mcp/src/tools/arcrun_workflow_crud.ts

@@ -3,9 +3,8 @@
  *
  * 對應 .agents/specs/llm-interface/ Milestone 2.2。
  *
- * 取代既有 u6u_deploy_workflow（呼叫 /workflows/deploy — 該 endpoint 不存在，
- * 是壞掉的 tool）+ u6u_list_workflows / u6u_get_workflow 透過 KBDB 撈 metadata
- * 而非直接問 cypher-executor 的真實狀態。
+ * 取代早期壞掉的 deploy_workflow（呼叫 /workflows/deploy — 該 endpoint 不存在），
+ * 以及舊的 list/get workflow（透過 KBDB 撈 metadata 而非直接問 cypher-executor 真實狀態）。
  *
  * 新 tool 直打 cypher-executor /webhooks/named*：
  *   - arcrun_push_workflow
@@ -14,11 +13,11 @@
  *   - arcrun_delete_workflow
  *   - arcrun_run_workflow
  *
- * 舊 u6u_* 待 M5 一次 rename + 退場（leo 2026-05-16 拍板）。在此之前，
- * AI 看到兩套 tool — 用 arcrun_* 為主，u6u_* 有 deprecation hint。
+ * tool 名前綴一律走 brand.ts 的 toolName() helper（single source of truth）。
  */
 
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
 import { z } from "zod";
 import type { Env } from "../types.js";
 import { cypherFetch, errorResponse, successResponse } from "../lib/cypher-client.js";
@@ -34,8 +33,8 @@ const apiKeyDesc =
  */
 export function registerPushWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_push_workflow",
-    "部署 workflow 到 arcrun（取代 u6u_deploy_workflow，後者打不存在的 endpoint）。輸入可以是 YAML 字串或 graph 物件。**建議先 call arcrun_validate_yaml 確認 schema**。",
+    toolName("push_workflow"),
+    "部署 workflow 到 arcrun。輸入可以是 YAML 字串或 graph 物件。**建議先 call arcrun_validate_yaml 確認 schema**。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
       yaml_content: z.string().optional().describe(
@@ -147,7 +146,7 @@ export function registerPushWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerListWorkflows(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_list_workflows",
+    toolName("list_workflows"),
     "列出你 (api_key 對應 namespace) 已部署的所有 workflow。回 [{name}]。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -185,7 +184,7 @@ export function registerListWorkflows(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerGetWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_get_workflow",
+    toolName("get_workflow"),
     "看單一 workflow 的完整定義（graph + config）。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -248,7 +247,7 @@ export function registerGetWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerDeleteWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_delete_workflow",
+    toolName("delete_workflow"),
     "刪除 workflow。**不可逆，確認後再做**。會清掉對應 cron index 與 webhook URL。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),
@@ -292,7 +291,7 @@ export function registerDeleteWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
 
 export function registerRunWorkflow(server: McpServer, env: Env) {
   server.tool(
-    "arcrun_run_workflow",
+    toolName("run_workflow"),
     "觸發 workflow 執行。input 物件帶進 trigger context。回 {success, data, trace?, duration_ms}。",
     {
       api_key: z.string().describe(apiKeyDesc),

mcp/src/tools/registry.ts

@@ -1,21 +1,17 @@
 import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
 import { Env } from "../types.js";
-import { registerSearchComponents } from "./u6u_search_components.js";
-import { registerExecuteWorkflow } from "./u6u_execute_workflow.js";
-import { registerDeployWorkflow } from "./u6u_deploy_workflow.js";
-import { registerPublishComponent } from "./u6u_publish_component.js";
-import { registerListWorkflows } from "./u6u_list_workflows.js";
-import { registerGetWorkflow } from "./u6u_get_workflow.js";
-import { registerSearchWorkflows } from "./u6u_search_workflows.js";
-import { registerListComponents } from "./u6u_list_components.js";
-import { registerGetComponent } from "./u6u_get_component.js";
-import { registerGetComponentGuide } from "./u6u_get_component_guide.js";
-import { registerCreateTag } from "./u6u_create_tag.js";
-import { registerListTags } from "./u6u_list_tags.js";
-import { registerDeleteTag } from "./u6u_delete_tag.js";
-import { registerTagResource } from "./u6u_tag_resource.js";
-import { registerUntagResource } from "./u6u_untag_resource.js";
-import { registerGetGuiContext } from "./u6u_get_gui_context.js";
+import { registerSearchComponents } from "./arcrun_search_components.js";
+import { registerPublishComponent } from "./arcrun_publish_component.js";
+import { registerSearchWorkflows } from "./arcrun_search_workflows.js";
+import { registerListComponents } from "./arcrun_list_components.js";
+import { registerGetComponent } from "./arcrun_get_component.js";
+import { registerGetComponentGuide } from "./arcrun_get_component_guide.js";
+import { registerCreateTag } from "./arcrun_create_tag.js";
+import { registerListTags } from "./arcrun_list_tags.js";
+import { registerDeleteTag } from "./arcrun_delete_tag.js";
+import { registerTagResource } from "./arcrun_tag_resource.js";
+import { registerUntagResource } from "./arcrun_untag_resource.js";
+import { registerGetGuiContext } from "./arcrun_get_gui_context.js";
 import { registerReportFeedback } from "./arcrun_report_feedback.js";
 import { registerAllIntrospectionTools } from "./arcrun_introspection.js";
 import { registerAllWorkflowCrudTools } from "./arcrun_workflow_crud.js";
@@ -26,11 +22,7 @@ import { registerWhoami } from "./arcrun_whoami.js";
 
 export function registerAllTools(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string, partnerToken: string) {
   registerSearchComponents(server, env, orgNamespace);
-  registerExecuteWorkflow(server, env, orgNamespace, partnerToken);
-  registerDeployWorkflow(server, env, orgNamespace);
   registerPublishComponent(server, env, orgNamespace);
-  registerListWorkflows(server, env, orgNamespace, partnerToken);  // thin-shell-alignment P1: list 改讀 /webhooks/named
-  registerGetWorkflow(server, env, orgNamespace);
   registerSearchWorkflows(server, env, orgNamespace, partnerToken);  // workflow-discovery R2
   registerListComponents(server, env, orgNamespace);
   registerGetComponent(server, env, orgNamespace);
@@ -41,12 +33,13 @@ export function registerAllTools(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: stri
   registerTagResource(server, env, orgNamespace);
   registerUntagResource(server, env, orgNamespace);
   registerGetGuiContext(server, env, orgNamespace);
-  // LI SDD M1.3: explicit feedback tool (新命名規範 arcrun_*)
+  // LI SDD M1.3: explicit feedback tool（arcrun_* 命名規範）
   registerReportFeedback(server, env, orgNamespace);
   // LI SDD M2.2: introspection tools (validate / paused / trace / recent executions)
   registerAllIntrospectionTools(server, env);
   // LI SDD M2.2: workflow CRUD (push / list / get / delete / run)
-  // 取代既有 u6u_deploy_workflow (打不存在的 /workflows/deploy endpoint)
+  // 取代早期壞掉的 deploy_workflow（打不存在的 /workflows/deploy endpoint），
+  // 以及重複的 list/get workflow（改直問 cypher-executor 真實狀態，不從 KBDB 撈 metadata）。
   registerAllWorkflowCrudTools(server, env);
   // LI SDD M3.2: skills + examples lookup（KBDB-backed）
   // 走 sync-registry-to-kbdb.py 把 registry/{skills,examples} 同步進 KBDB

mcp/src/tools/u6u_deploy_workflow.ts

@@ -1,81 +0,0 @@
-import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
-import { z } from "zod";
-import { Env } from "../types.js";
-import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
-
-export function registerDeployWorkflow(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
-  server.tool(
-    "u6u_deploy_workflow",
-    "將工作流 YAML 配置正式部署至雲端引擎，完成註冊與排程設定。",
-    {
-      yaml_content: z.string().describe("工作流的 YAML 配置內容")
-    },
-    async ({ yaml_content }) => {
-      try {
-        if (!env.CYPHER_EXECUTOR) {
-          return {
-            content: [{ type: "text", text: "Error: CYPHER_EXECUTOR service binding is not configured." }],
-            isError: true
-          };
-        }
-
-        const response = await env.CYPHER_EXECUTOR.fetch("http://cypher-executor/workflows/deploy", {
-          method: "POST",
-          headers: { "Content-Type": "application/yaml" },
-          body: yaml_content
-        });
-
-        if (!response.ok) {
-          const errorText = await response.text();
-          return {
-            content: [{ type: "text", text: `Deployment failed: ${errorText}` }],
-            isError: true
-          };
-        }
-
-        const result = await response.json<{ workflow_id?: string; [key: string]: unknown }>();
-        const workflowId = result.workflow_id ?? crypto.randomUUID();
-
-        // Parse workflow name from YAML
-        const nameMatch = yaml_content.match(/^name:\s*(.+)$/m);
-        const workflowName = nameMatch ? nameMatch[1].trim() : workflowId;
-
-        // Store workflow metadata in KBDB
-        if (env.KBDB) {
-          const kbdbResp = await kbdbFetch(env, "/records", {
-            method: "POST",
-            headers: { "Content-Type": "application/json" },
-            body: JSON.stringify({
-              template: "workflow_metadata",
-              record_id: `wf-${workflowId}`,
-              user_id: orgNamespace,
-              values: {
-                workflow_id: workflowId,
-                name: workflowName,
-                deployed_at: new Date().toISOString(),
-                org_namespace: orgNamespace
-              }
-            })
-          });
-
-          if (!kbdbResp.ok) {
-            const errText = await kbdbResp.text();
-            return {
-              content: [{ type: "text", text: `Deployment succeeded but failed to store metadata: ${errText}` }],
-              isError: true
-            };
-          }
-        }
-
-        return {
-          content: [{ type: "text", text: `Successfully deployed workflow: ${JSON.stringify(result, null, 2)}` }]
-        };
-      } catch (error) {
-        return {
-          content: [{ type: "text", text: `Internal Error: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}` }],
-          isError: true
-        };
-      }
-    }
-  );
-}

mcp/src/tools/u6u_execute_workflow.ts

@@ -1,54 +0,0 @@
-import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
-import { z } from "zod";
-import { Env } from "../types.js";
-
-export function registerExecuteWorkflow(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string, partnerToken: string) {
-  server.tool(
-    "u6u_execute_workflow",
-    "在沙盒環境中即時執行工作流，驗證 triplets 邏輯是否正確。每個 config 鍵對應 triplets 中的節點名，內含 component(零件 canonical_id)、recipe(prompt_recipe:xxx，選用)、與該節點的其他靜態參數。",
-    {
-      triplets: z.array(z.string()).describe("工作流三元組，例：['input >> 完成後 >> synth']"),
-      context: z.record(z.string(), z.any()).describe("初始變數（測試資料 / 上游節點輸出模擬）"),
-      config: z.record(z.string(), z.record(z.string(), z.any())).optional().describe("每節點配置：{ node_name: { component, recipe?, ...params } }")
-    },
-    async ({ triplets, context, config }) => {
-      try {
-        if (!env.CYPHER_EXECUTOR) {
-          return {
-            content: [{ type: "text", text: "Error: CYPHER_EXECUTOR service binding is not configured." }],
-            isError: true
-          };
-        }
-
-        // KI-12 修：改打 /cypher/execute（吃 triplets+config），原 /execute 是吃完整 graph 的舊路徑
-        // KI-15 修：轉發 partner token 給 cypher-executor，讓 recipe expander 能用 ak_ key 抓 KBDB
-        const response = await env.CYPHER_EXECUTOR.fetch("http://cypher-executor/cypher/execute", {
-          method: "POST",
-          headers: {
-            "Content-Type": "application/json",
-            "X-Arcrun-API-Key": partnerToken
-          },
-          body: JSON.stringify({ triplets, context, config })
-        });
-
-        if (!response.ok) {
-          const errorText = await response.text();
-          return {
-            content: [{ type: "text", text: `Execution failed: ${errorText}` }],
-            isError: true
-          };
-        }
-
-        const result = await response.json();
-        return {
-          content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result, null, 2) }]
-        };
-      } catch (error) {
-        return {
-          content: [{ type: "text", text: `Internal Error: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}` }],
-          isError: true
-        };
-      }
-    }
-  );
-}

mcp/src/tools/u6u_get_workflow.ts

@@ -1,33 +0,0 @@
-import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
-import { z } from "zod";
-import { Env } from "../types.js";
-import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
-
-export function registerGetWorkflow(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string) {
-  server.tool(
-    "u6u_get_workflow",
-    "取得指定工作流的 metadata，包含名稱、部署時間與 tag 列表。",
-    { workflow_id: z.string().describe("工作流 ID") },
-    async ({ workflow_id }) => {
-      try {
-        if (!env.KBDB) {
-          return { content: [{ type: "text", text: "Error: KBDB service binding unavailable" }], isError: true };
-        }
-        const resp = await kbdbFetch(env, `/records/wf-${encodeURIComponent(workflow_id)}`);
-        if (resp.status === 404) {
-          return { content: [{ type: "text", text: `Error: Workflow '${workflow_id}' not found` }], isError: true };
-        }
-        if (!resp.ok) {
-          return { content: [{ type: "text", text: `Error querying workflow: ${await resp.text()}` }], isError: true };
-        }
-        const record = await resp.json<{ slots: { workflow_id: string; name: string; deployed_at: string; org_namespace: string } }>();
-        if (record.slots.org_namespace !== orgNamespace) {
-          return { content: [{ type: "text", text: `Error: Workflow '${workflow_id}' not found` }], isError: true };
-        }
-        return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(record.slots, null, 2) }] };
-      } catch (error) {
-        return { content: [{ type: "text", text: `Internal Error: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}` }], isError: true };
-      }
-    }
-  );
-}

mcp/src/tools/u6u_list_workflows.ts

@@ -1,62 +0,0 @@
-import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
-import { z } from "zod";
-import { Env } from "../types.js";
-import { kbdbFetch } from "../lib/kbdb-client.js";
-
-/**
- * u6u_list_workflows — 列出本帳號已部署的工作流
- *
- * thin-shell-alignment P1（issue #11）：原讀 KBDB `/records?template=workflow_metadata`，
- * 與 CLI `acr list`（讀 KV）不同源 → 列出的東西不一樣。改讀 cypher `GET /webhooks/named`
- * （KV 源，與 CLI 收斂同源）。job 分：list 讀 KV（部署寫入處，權威），search 讀 KBDB entry。
- * tag 過濾仍走 KBDB resource_tag（另一維度，非 workflow 清單來源）。
- */
-export function registerListWorkflows(server: McpServer, env: Env, orgNamespace: string, partnerToken: string) {
-  server.tool(
-    "u6u_list_workflows",
-    "列出當前命名空間下所有已部署的工作流，可選擇按 tag 篩選。",
-    { tag: z.string().optional().describe("按 tag 名稱篩選（選填）") },
-    async ({ tag }) => {
-      try {
-        if (!env.CYPHER_EXECUTOR) {
-          return { content: [{ type: "text", text: "Error: CYPHER_EXECUTOR service binding is not configured." }], isError: true };
-        }
-
-        // tag 過濾（選填）：先從 KBDB resource_tag 查出該 tag 下的 workflow_id 白名單。
-        let tagFilter: Set<string> | null = null;
-        if (tag) {
-          if (!env.KBDB) {
-            return { content: [{ type: "text", text: "Error: KBDB service binding unavailable (tag 過濾需要)" }], isError: true };
-          }
-          const tagResp = await kbdbFetch(env, `/records/search?template=resource_tag&user_id=${encodeURIComponent(orgNamespace)}&tag_name=${encodeURIComponent(tag)}&resource_type=workflow`);
-          if (!tagResp.ok) {
-            return { content: [{ type: "text", text: `Error querying tags: ${await tagResp.text()}` }], isError: true };
-          }
-          const tagData = await tagResp.json<{ records: Array<{ slots: { resource_id: string } }> }>();
-          tagFilter = new Set(tagData.records.map(r => r.slots.resource_id));
-          if (tagFilter.size === 0) return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify([], null, 2) }] };
-        }
-
-        // 主清單：讀 cypher GET /webhooks/named（KV 源，與 CLI acr list 同源）。
-        const resp = await env.CYPHER_EXECUTOR.fetch("http://cypher-executor/webhooks/named", {
-          method: "GET",
-          headers: { "X-Arcrun-API-Key": partnerToken },
-        });
-        if (!resp.ok) {
-          return { content: [{ type: "text", text: `Error listing workflows: ${await resp.text()}` }], isError: true };
-        }
-        const data = await resp.json<{ workflows: Array<{ name: string; description?: string; created_at?: string; webhook_url?: string }> }>();
-        let workflows = data.workflows ?? [];
-        // tag 過濾用 name 比對（KV 源主鍵＝name）。
-        // ⚠️ 語意債（SDD §4 記）：舊 tag 的 resource_id 可能存 UUID（舊 workflow_metadata workflow_id）
-        // 或 name，語意不明確。方向①收斂到 KV（主鍵＝name）後，resource_id 應統一為 name。
-        // 過渡期先用 name 比對（KV 源唯一鍵）；舊用 UUID tag 的會在 backfill/re-tag 後對齊。待總管確認 tag 收斂。
-        if (tagFilter !== null) workflows = workflows.filter(w => tagFilter!.has(w.name));
-
-        return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(workflows, null, 2) }] };
-      } catch (error) {
-        return { content: [{ type: "text", text: `Internal Error: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}` }], isError: true };
-      }
-    }
-  );
-}