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本地服务
dungbeetle.dev开发工具
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关于 dungbeetle

面向 AI Agent 的视觉回归与快照测试：列出运行、读取语义差异、审阅。

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "dev-dungbeetle": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dungbeetle-mcp"
      ],
      "env": {
        "DUNGBEETLE_AGENT_TOKEN": "<DUNGBEETLE_AGENT_TOKEN>",
        "DUNGBEETLE_CLIENT_ID": "<DUNGBEETLE_CLIENT_ID>",
        "DUNGBEETLE_CLIENT_SECRET": "<DUNGBEETLE_CLIENT_SECRET>",
        "DUNGBEETLE_SERVER_URL": "<DUNGBEETLE_SERVER_URL>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y dungbeetle-mcp
需要配置的环境变量
DUNGBEETLE_AGENT_TOKEN密钥Scoped, revocable agent token minted via `dungbeetle login` (recommended).
DUNGBEETLE_CLIENT_IDRepository client id (CI-style alternative to an agent token).
DUNGBEETLE_CLIENT_SECRET密钥Repository client secret (pairs with DUNGBEETLE_CLIENT_ID).
DUNGBEETLE_SERVER_URLServer origin; only needed when self-hosting (default https://dungbeetle.dev).

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmdungbeetle-mcp0.1.0

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

维护者还没有提供详细介绍，可以先查看代码仓库中的 README。

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。