deskcommand について
deskcommandは、コマンドライン利用者やMCPクライアント向けにローカルマシンを操作するツール群です。ターミナルプロセスの制御、ファイル操作、ページ分割されたコード検索に加え、設定や利用状況も確認できます。
主な機能
- 01ターミナルプロセスの開始と制御
- 02ファイルの読み書き、移動、編集
- 03ファイル内容の検索とページ表示
- 04設定と最近の呼び出しの確認
活用シーン
- 01ローカルのターミナルプロセスの実行と確認
- 02プロジェクトファイルのテキストを正確に編集
- 03ローカルのディレクトリツリーを検索して結果を順に確認
MCP 対応
stdio MCPサーバーは、ローカルプロセスやファイルの操作、検索、設定および利用状況の確認に使う26個のツールを公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
26掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| path | string | はい | 作成する、または存在を確認するディレクトリパス |
詳細
deskcommand
コマンドラインから、または stdio MCP サーバーとしてローカルマシンで作業できます。ターミナルプロセスの起動と操作、ファイルの読み書き、テキストのピンポイント編集、ファイルの移動、メタデータの確認、ファイル内容の検索が可能です。設定、使用状況、最近の呼び出しを確認するツールも備えています。
ファイルシステムと検索は、実際のローカル環境で動作します。検索はセッションとして実行されます。start_search はツリーを走査し(node_modules、.git、dist はスキップします)、セッション ID を返します。検索結果は get_more_search_results でページごとに取得できます。edit_block は完全一致するテキストブロックを置き換え、曖昧な編集は拒否します。同じブロックが複数回出現する場合は、明示的な予想件数が必要です。ターミナルプロセスは差し替え可能なエグゼキューターを介して実行されます。デフォルトでは実際のシェルプロセスを起動して出力をバッファーに保存するため、read_process_output は未確認の出力のみを返します。
モデルとなったツールセットと比べて、簡略化されている点が 2 つあります。write_pdf は指定された内容をそのまま書き込みます(PDF レイアウトエンジンはありません)。また、検索は ripgrep サブプロセスからストリーミングするのではなく、プロセス内で同期的に実行されます。
インストール
npx -y @reneturcios/deskcommand mcp
CLI
deskcommand mcp
deskcommand ls <path>
deskcommand read <path>
deskcommand run <command...>
deskcommand search <path> <pattern>
deskcommand --version
終了コード:0 は成功、1 は操作エラー、2 は使用方法のエラーです。
MCP ツール
26 個のツール:create_directory、edit_block、force_terminate、get_config、get_file_info、get_more_search_results、get_prompts、get_recent_tool_calls、get_usage_stats、give_feedback_to_desktop_commander、interact_with_process、kill_process、list_directory、list_processes、list_searches、list_sessions、move_file、read_file、read_multiple_files、read_process_output、set_config_value、start_process、start_search、stop_search、write_file、write_pdf。
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"deskcommand": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/deskcommand", "mcp"]
}
}
}
Docker
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/deskcommand # MCP server
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/deskcommand --version
開発
npm install
npm run build
npm test
MIT ライセンス。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。