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Pandora's Shell

Pandora's Shell

本地服务
github.com/Zelaron开发工具2399 周前更新

关于 Pandora's Shell

Pandora's Shell 是一个 MCP 服务,允许 AI 助手在用户系统上执行终端命令并返回标准输出、标准错误和退出码。README 明确警告其不受限制的系统访问权限,仅建议在虚拟机或可重建的开发环境中使用。

主要功能

  1. 01执行任意 shell 命令
  2. 02捕获标准输出与标准错误
  3. 03可指定命令的工作目录
  4. 04命令执行 5 分钟超时限制

适用场景

  1. 01让 AI 助手在虚拟机中运行命令并查看结果
  2. 02在开发环境中查询目录与文件信息

MCP 相关

该服务以 MCP 服务器形式运行,向 MCP 客户端暴露 execute_command 工具,用于执行命令并返回退出码、标准输出和标准错误。

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。

暂未收录安装方式

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。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

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

Pandora's Shell

⚠️ 重要安全警告:此 MCP 服务赋予 AI 助手在你的系统上不受限制地执行终端命令的能力。仅在虚拟机(VM)或可随时重建的开发系统等受控环境中使用。

关于

一个 MCP 服务,可让 AI 助手在你的系统上执行终端命令。由于它提供不受限制的访问权限,务必负责任地使用此软件,并充分了解其中涉及的安全风险。

注意:此服务兼容所有支持 Model Context Protocol(MCP)的 AI 助手。所提供的配置和设置说明专为 Claude Desktop 编写,该应用全面支持所有 MCP 功能。

功能

  • 以完整系统访问权限执行任意 shell 命令
  • 捕获命令输出(stdout/stderr)
  • 设置工作目录
  • 处理命令超时

API

工具
  • execute_command
    • 执行任意 shell 命令并返回其输出
    • 输入:
      • command(字符串):要执行的命令
      • directory(字符串,可选):工作目录
    • 返回:
      • 命令退出代码
      • 标准输出
      • 标准错误
    • 功能:
      • 5 分钟超时
      • 支持工作目录
      • 错误处理

安装

前置条件
  • Claude Desktop,并拥有有效的 Claude Pro/Enterprise 订阅
  • Python 3.10 或更高版本
  • Git
  • uv(包管理所需)

Windows 安装

  1. 安装前置条件:

    选项 A - 使用 winget(如果你的系统支持):

    winget install python git
    

    选项 B - 手动安装(推荐):

  2. 安装 uv:

    以管理员身份打开命令提示符(cmd.exe)并运行:

    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    

    如果遇到问题,可能需要重启终端或计算机才能使更改生效。

  3. 克隆并设置项目:

    git clone https://github.com/Zelaron/Pandoras-Shell.git
    cd Pandoras-Shell
    

    然后创建虚拟环境。按顺序尝试以下命令,直到其中一条生效:

    python -m venv venv
    

    如果不行,请尝试:

    python3 -m venv venv
    

    然后激活环境:

    venv\Scripts\activate
    
  4. 安装依赖项:

    uv pip install mcp
    pip install -e .
    

注意:如果你从 python.org 安装了 Python,通常应使用 python。如果你通过 winget 或 Microsoft Store 安装,可能需要使用 python3。如果其中一个命令无效,请尝试另一个。

macOS 安装
  1. 安装前置条件:

    brew install python git uv
    
  2. 克隆并设置项目:

    git clone https://github.com/Zelaron/Pandoras-Shell.git
    cd Pandoras-Shell
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    
  3. 安装依赖项:

    uv pip install mcp
    pip install -e .
    

配置

Windows

找到正确的配置目录 - 按顺序尝试以下路径:

  1. %APPDATA%\Claude\(通常为 C:\Users\[YourUsername]\AppData\Roaming\Claude\)
  2. %LOCALAPPDATA%\AnthropicClaude\(通常为 C:\Users\[YourUsername]\AppData\Local\AnthropicClaude\)

在正确的目录中创建或编辑 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pandoras-shell": {
      "command": "C:/path/to/cloned/Pandoras-Shell/venv/Scripts/python.exe",
      "args": [
        "C:/path/to/cloned/Pandoras-Shell/src/pandoras_shell/executor.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:/path/to/cloned/Pandoras-Shell/src"
      }
    }
  }
}
Windows 重要说明:
  • 路径中使用正斜杠(/),不要使用反斜杠(\)
  • 将 [YourUsername] 替换为你的实际 Windows 用户名
  • 文件名必须为 claude_desktop_config.json
  • 如果两个可能的配置位置都存在,请逐一尝试,直到成功
macOS

创建或编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pandoras-shell": {
      "command": "/path/to/cloned/Pandoras-Shell/venv/bin/python",
      "args": [
        "/path/to/cloned/Pandoras-Shell/src/pandoras_shell/executor.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/cloned/Pandoras-Shell/src"
      }
    }
  }
}
macOS 重要说明:
  • 将 [YourUsername] 替换为你的实际用户名
  • 如果愿意,可以使用 $HOME 代替 /Users/[YourUsername]
  • 文件名必须为 claude_desktop_config.json
  • command 路径应指向虚拟环境中的 Python 解释器(venv/bin/python),而不是系统 Python
配置完成后
  1. 完全重启 Claude Desktop(退出应用,而不只是关闭窗口)。
  2. 点击 🔌 图标,确认服务器显示在“已安装的 MCP 服务器”列表中。
  3. 如果服务器未显示,请检查 Claude 的日志:
    • Windows:%APPDATA%\Claude\Logs\mcp*.log 或 %LOCALAPPDATA%\AnthropicClaude\Logs\mcp*.log
    • macOS:~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

安全注意事项

此服务器会以你的用户权限执行命令。请采取以下预防措施:

  • 仅在虚拟机或可随时丢弃的开发环境中使用。
  • 切勿在生产系统或含有敏感数据的设备上使用。
  • 如有需要,可考虑实施命令限制。
  • 监控系统访问和活动。
  • 备份重要数据。

免责声明:开发者不对因使用本软件而导致的任何损害或损失负责。使用风险由你自行承担。

故障排除

如果遇到问题:

  1. 检查日志:

    • Windows:%APPDATA%\Claude\Logs\mcp*.log 或 %LOCALAPPDATA%\AnthropicClaude\Logs\mcp*.log
    • macOS:~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
  2. 验证安装:

    • 确保已正确安装 uv,且其位于 PATH 中。
    • 检查是否已安装 mcp 包:pip show mcp。
    • 确认 Python 版本为 3.10 或更高版本。
  3. 配置问题:

    • 仔细检查 claude_desktop_config.json 中的所有路径。
    • 确认 JSON 语法有效。
    • 确保路径分隔符与操作系统相匹配。
    • 确认配置文件位于正确的位置。
  4. 环境问题:

    • 如果使用虚拟环境,请确保已激活 virtualenv。
    • 确认 PYTHONPATH 设置正确。
    • 检查文件权限。
  5. 手动测试服务器:

    # First, make sure you're in the Pandoras-Shell directory:
    cd /path/to/cloned/Pandoras-Shell
    
    # For macOS:
    ./venv/bin/python src/pandoras_shell/executor.py
    
    # For Windows:
    .\venv\Scripts\python.exe src\pandoras_shell\executor.py
    
    # The executor will appear to hang with no output - this is normal.
    # It's waiting for connections from Claude Desktop.
    # Use Ctrl+C to stop it.
    
  6. 连接问题:

    • 如果出现“无法连接到 MCP 服务器”错误,请确保配置文件中使用的是虚拟环境的 Python 解释器。
    • 对于 macOS:使用 /path/to/cloned/Pandoras-Shell/venv/bin/python
    • 对于 Windows:使用 C:/path/to/cloned/Pandoras-Shell/venv/Scripts/python.exe

测试

完成设置后,在 Claude Desktop 中尝试以下命令:

Can you run 'pwd' and tell me what directory we're in?

或

Can you list the files in my home directory? Which of them are larger than 200 MB?

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。