MCP Client

MCP 客户端

一个交互式 AI 助手界面，具有双显示系统：用于命令的基于终端的命令行界面和用于实时模型输出监控的始终置顶窗口。

功能

• 终端界面：通过命令行界面与 AI 助手交互
• 始终置顶显示窗口：实时监控模型输出
  • 具有现代设计的半透明窗口
  • 始终显示在其他应用程序之上
  • 跨虚拟桌面跟随你
• 实时输出监控：查看模型生成的内容
• 暂停功能：如果看到不需要的操作正在生成，可以暂停模型执行
• 用户输入请求：显示窗口可以在长时间运行的任务继续在命令行中执行时请求用户输入
• 全局快捷键：
  • Ctrl/Cmd + Shift + T 切换跟随桌面行为
  • Ctrl/Cmd + Shift + P 暂停/恢复模型执行
• MCP 集成：连接到 Model Context Protocol（MCP）服务以增强 AI 功能

使用场景（全部待完成...）

• 计算机控制：使用 MCP 客户端在 AI 助手的协助下控制你的计算机
• 浏览器自动化：在监控 AI 操作的同时浏览和与网络浏览器交互
• 长时间运行任务：监控进度并在后台任务运行时提供输入
• 安全监控：实时观察和控制 AI 操作

快速开始

前提条件

• Node.js（v12 或更高版本）
• npm
• Python 3.7+
• MCP 库（用于 MCP 服务集成）

安装

1. 克隆此仓库
2. 安装依赖项：

   npm install
   pip install -r backend/requirements.txt
   pip install mcp
   

3. 启动应用程序：

   python backend/cli.py
   

使用

该应用程序分两部分运行：

1. 终端界面：你输入命令并查看主要响应的地方
2. 浮动窗口：你可以实时监控模型输出的地方

终端命令

命令行界面支持各种命令，用于与 AI 助手交互。在终端中输入 help 可获取可用命令的列表。

显示窗口控制

• 暂停按钮：单击以暂停模型执行，如果你看到不需要的操作
• 切换跟随桌面：启用/禁用窗口跨虚拟桌面跟随你
• 拖动：单击并拖动窗口上的任何位置来重新定位

MCP 服务集成

该应用程序可以连接到 MCP 服务以增强 AI 功能：

1. 在 backend/server.config 中配置你的 MCP 服务：

   {
     "llm_type": "mcp",
     "server_path": "/path/to/your/mcp_server.py",
     "server_name": "your-mcp-server",
     "server_version": "0.1.0"
   }
   

2. 安装 MCP 库：

   pip install mcp
   

3. 使用 MCP 集成启动应用程序：

   python backend/cli.py
   

该应用程序将自动连接到指定的 MCP 服务并使用它生成响应。如果 MCP 服务不可用，它将回退到模拟大模型实现。

架构

该应用程序由以下部分组成：

• 用于始终置顶显示窗口的 Electron 前端
• 带有 Flask API 的 Python 后端，用于处理 AI 交互
• 用于用户输入和命令处理的基于终端的命令行界面

许可证

ISC