MCP Client

MCP クライアント

デュアルディスプレイシステムを備えたインタラクティブな AI アシスタントインターフェース：コマンド用のターミナルベースの CLI と、リアルタイムのモデル出力監視用の常時表示ウィンドウです。

機能

• ターミナルインターフェース: コマンドラインインターフェースを通じて AI アシスタントと対話します
• 常時表示ウィンドウ: リアルタイムでモデル出力を監視します
  • モダンデザインの半透明ウィンドウ
  • 他のアプリケーションの上に表示されたままです
  • 仮想デスクトップ間で移動します
• リアルタイム出力監視: モデルが生成している内容をリアルタイムで確認できます
• 一時停止機能: 望ましくないアクションが生成されているのを見た場合、モデル実行を一時停止できます
• ユーザー入力リクエスト: 長時間実行タスクが CLI で続行されている間、ディスプレイウィンドウはユーザー入力をリクエストできます
• グローバルショートカット:
  • Ctrl/Cmd + Shift + T でデスクトップ追従動作を切り替えます
  • Ctrl/Cmd + Shift + P でモデル実行を一時停止/再開します
• MCP 統合: Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続して AI 機能を強化できます

ユースケース（すべて TODO）

• コンピューター制御: MCP クライアントを使用して AI アシスタンスでコンピューターを制御します
• ブラウザー自動化: Web ブラウザーをナビゲートおよび操作しながら AI アクションを監視します
• 長時間実行タスク: バックグラウンドタスクが実行されている間、進捗を監視し入力を提供します
• 安全性監視: AI アクションをリアルタイムで観察および制御します

はじめに

前提条件

• Node.js（v12 以上）
• npm
• Python 3.7 以上
• MCP ライブラリ（MCP サーバー統合用）

インストール

1. このリポジトリをクローンします
2. 依存関係をインストールします：

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

3. アプリケーションを起動します：

   python backend/cli.py
   

使用方法

アプリケーションは 2 つの部分で実行されます：

1. ターミナルインターフェース: コマンドを入力し、主な応答を確認する場所
2. フローティングウィンドウ: リアルタイムでモデル出力を監視できる場所

ターミナルコマンド

CLI はAI アシスタントと対話するための様々なコマンドをサポートしています。利用可能なコマンドのリストについては、ターミナルで help と入力してください。

ディスプレイウィンドウコントロール

• 一時停止ボタン: クリックして、望ましくないアクションが表示されている場合はモデル実行を一時停止します
• デスクトップ追従を切り替え: ウィンドウが仮想デスクトップ間で移動するのを有効/無効にします
• ドラッグ: ウィンドウ上の任意の場所をクリックしてドラッグして再配置します

MCP サーバー統合

アプリケーションは MCP サーバーに接続して AI 機能を強化できます：

1. backend/server.config で MCP サーバーを設定します：

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

2. MCP ライブラリをインストールします：

   pip install mcp
   

3. MCP 統合でアプリケーションを起動します：

   python backend/cli.py
   

アプリケーションは指定された MCP サーバーに自動的に接続し、応答生成に使用します。MCP サーバーが利用できない場合は、モック LLM 実装にフォールバックします。

アーキテクチャ

アプリケーションは以下で構成されます：

• 常時表示ウィンドウ用の Electron フロントエンド
• AI インタラクション処理用の Flask API を備えた Python バックエンド
• ユーザー入力およびコマンド処理用のターミナルベース CLI

ライセンス

ISC