关于 Bot Bridge CC Helper
Bot Bridge CC Helper 是连接远程 Bot 与 Windows 本地 Bot Bridge CC Helper 的 MCP stdio 文件桥接服务。它用于派发编码任务并读取进度和结果;运行任务需要安装本地 Helper。
主要功能
- 01检查本地 Helper 是否已安装
- 02派发编码任务
- 03读取任务进度和结果
- 04列出排队、运行中及已完成任务
- 05发送取消指令
适用场景
- 01从远程 Bot 发送编码任务
- 02查看运行中任务的进度
- 03检查已完成任务的结果
- 04取消正在运行的任务
MCP 相关
通过 stdio 向 MCP 客户端提供任务派发与状态查询操作,并读写本地 Bot Bridge CC Helper 安装所使用的任务文件。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
botbridge-cc-helper-mcp
一个 MCP stdio 服务,可将远程机器人(任何 MCP 客户端)连接到在 Windows 上运行的本地 Bot Bridge CC Helper。你可以将编码任务派发到 Helper 的收件箱,并读取进度和结果。
独立产品。 这不是 Anthropic 的产品,也不隶属于 Anthropic,未获其认可或赞助。它会连接到你自行运行的本地 Bot Bridge CC Helper 安装。
要求
此软件包是一个文件桥接工具。它仅在搭配本地 Bot Bridge CC Helper 安装时有用——该桌面托盘应用/守护进程实际管理任务文件夹并运行你的本地编码 Agent。若未安装该程序,所有工具仍会响应,但会报告未检测到安装。
- Node.js >= 18
- 本地 Bot Bridge CC Helper 安装(Windows),由它管理以下目录:
inbox\— 每个排队的任务对应一个 JSON 文件running\— 任务运行期间的进度done\— 每个任务的最终状态control\— 取消命令
Helper 文件夹默认为 %USERPROFILE%\cc-helper,也可以通过 CC_HELPER_HOME 环境变量指定其他位置。
安装
npm install -g botbridge-cc-helper-mcp
或者无需安装即可运行:
npx -y botbridge-cc-helper-mcp
用法
此服务通过 stdio 使用 MCP 通信,因此由你的 MCP 客户端启动:
{
"mcpServers": {
"cc-helper": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "botbridge-cc-helper-mcp"],
"env": {
"CC_HELPER_HOME": "C:\\Users\\you\\cc-helper"
}
}
}
}
CC_HELPER_HOME 是可选的;省略后将使用 %USERPROFILE%\cc-helper。
在终端中检查安装状态:
npx -y botbridge-cc-helper-mcp --selftest
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
cc_helper_status | 报告本地 Helper 是否已安装,以及其文件夹的位置。 |
cc_helper_dispatch | 将任务({ id, title, prompt })排入 inbox\,供本地 Helper 接收。 |
cc_helper_task_status | 从 running\ / done\ 读取单个任务的状态。 |
cc_helper_list_tasks | 列出排队中、运行中和已完成的任务。 |
cc_helper_stop | 写入 stop 控制命令以取消正在运行的任务。 |
环境变量
| 变量 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
CC_HELPER_HOME | Windows 上为 %USERPROFILE%\cc-helper,其他系统上为 ~/cc-helper | 桥接工具读写任务文件的文件夹。 |
源码
此桥接工具以字节完全相同的形式包含在
Bot Bridge CC Helper
VS Code 扩展中,路径为 scripts/cc-helper-mcp.js,该文件是唯一可信的源码。
npm run sync 会据此刷新 bin/botbridge-cc-helper-mcp.js;如果两者发生差异,prepack
会导致构建失败。
许可证
MIT。参见 LICENSE。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。