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Working Machines MCP Server

Working Machines MCP Server

远程服务
workingmachines.devAI 与智能体08 周前更新

关于 Working Machines MCP Server

Working Machines 提供托管 MCP 服务和 Cursor 插件,将 Agent 连接到应用及结构化操作,面向需要远程集成、权限范围控制和可审计执行记录的 Cursor 用户。

主要功能

  1. 01连接 1,400 多个应用
  2. 02按意图发现操作
  3. 03使用提供方范围权限
  4. 04执行操作审批策略
  5. 05查看可审计的操作记录

适用场景

  1. 01在已连接应用中查找操作
  2. 02限制 Agent 可执行的账户操作
  3. 03要求操作运行前获得批准
  4. 04审计 Agent 操作造成的变更

MCP 相关

提供位于 https://app.workingmachines.dev/mcp 的托管远程 MCP 服务,为 Cursor 等客户端提供应用发现、连接管理、操作搜索、操作指南和安全执行工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://app.workingmachines.dev/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://app.workingmachines.dev/mcp需要授权

工具

详细介绍

适用于 Cursor 的 Working Machines MCP 服务

Working Machines 的官方 Cursor 插件仓库。

通过一个安全托管的 Model Context Protocol(MCP)服务,将 Cursor 远程连接到 1,400+ 个应用和 15,000+ 个可供机器调用的工具。

Working Machines 徽标


远程访问 1,400+ 个应用和 15,000+ 个工具

Working Machines 为 AI Agent 提供应用层。通过单个远程 MCP 连接(https://app.workingmachines.dev/mcp),你的 Agent 可以即时访问 1,400+ 个集成和 15,000+ 个结构化操作,涵盖:

  • 团队协作:Slack、Gmail、Google Workspace、Microsoft Teams、Notion
  • 开发与云服务:GitHub、GitLab、Sentry、Jira、AWS、Vercel、Datadog
  • 项目与效率:Linear、Asana、Trello、ClickUp、Monday.com
  • 商业与 CRM:Salesforce、HubSpot、Stripe、Shopify、Zendesk
  • 数据与分析:Snowflake、BigQuery、PostgreSQL、Airtable、Pinecone

安全与保障架构

Working Machines 从设计之初就致力于实现安全、企业级的 AI 执行:

🛡️ 1. 凭据不会进入上下文
  • 本地不存储任何机密信息:API 密钥、OAuth 令牌和机密凭据均保留在 Working Machines 执行边界内。
  • 上下文保护:凭据绝不会进入 Cursor 聊天上下文、提示词缓冲区或本地工作区文件。
🔒 2. 限定的能力与策略执行
  • 基于意图的访问:Agent 只会发现当前任务所需的最少操作,而不会加载完整的提供方架构。
  • 提供方原生权限范围:只需连接一次账号,即可使用与提供方绑定的权限(例如,仅创建问题)。
  • 执行策略:在任何调用离开执行边界之前,可以允许、拒绝或要求审批。
📋 3. 可验证且可审计的运行历史记录
  • 结构化凭证:每次操作执行都会生成一条结构化、已脱敏且可审计的记录。
  • 执行可见性:跟踪执行者、所用连接、变更内容、时间和策略决策,实现完整透明。

仓库结构

此仓库遵循官方 Cursor 插件市场格式:

working-machines/
├── .cursor-plugin/
│   └── marketplace.json
├── plugins/
│   └── working-machines/
│       ├── .cursor-plugin/
│       │   └── plugin.json
│       ├── assets/
│       │   └── logo.png
│       ├── skills/
│       │   └── working-machines/
│       │       └── SKILL.md
│       ├── mcp.json
│       └── README.md
├── scripts/
│   └── validate-template.mjs
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── NOTICE
└── .gitignore

Agent 工作流

Cursor Agent 遵循 Working Machines 的发现和执行流程:

list_apps
      ↓
list_connections
      ↓
search_actions
      ↓
get_action_guide
      ↓
execute_action
      ↓
verify result
  1. list_apps:发现可用的应用和工具集成。
  2. list_connections:验证有效的账号授权和权限。
  3. search_actions:按意图查找机器操作。
  4. get_action_guide:获取经过验证的架构和输入参数。
  5. execute_action:在边界内安全地执行操作。
  6. 验证结果:审计结构化的执行响应。

验证

验证仓库清单和组件是否符合要求:

node scripts/validate-template.mjs

文档与链接


许可证与声明

  • 开源插件封装遵循 MIT License 授权。
  • 专有托管基础设施的详情,请参阅 NOTICE 文件。

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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。