ChatGPT-kompatible MCP-Control-Plane
local-shell-mcp¶
Geben Sie Ihrem KI-Assistenten eine kontrollierte Shell, einen echten Workspace, Git, Browser-Automatisierung, File Sharing und Remote-worker-Zugriff, ohne den Chat zu verlassen.
Echte Coding-Umgebung¶
Führen Sie Tests aus, untersuchen Sie Repositories, patchen Sie Dateien, bedienen Sie Git und führen Sie einen Audit Trail über einen MCP-Endpoint.
Runtime- und Client-Ebenen¶
Wählen Sie einen Runtime wie Docker, VS Code extension, binary, Python oder stdio und verbinden Sie danach ChatGPT oder einen anderen MCP-Client separat.
Remote-Maschinensteuerung¶
Binden Sie NAT-, Firewall- oder HPC-Maschinen über ausgehende Worker-Verbindungen ein, ohne SSH-Ports zu öffnen.
Was es bereitstellt¶
local-shell-mcp stellt ChatGPT und anderen MCP-Clients einen kontrollierten lokalen oder Container-Workspace bereit. Es bietet Shell, Persistent Shell, Dateisystem, Suche, Patch, Git, Playwright, Audit, dauerhafte logische Sessions mit optionalen Goal-Plänen, tokenisierte Dateilinks und Remote-Worker-Tools über einen ChatGPT-kompatiblen MCP-Server mit OAuth.
Verwenden Sie es, wenn die KI ein Repository untersuchen, Tests ausführen, Dateien bearbeiten, Git bedienen, Browser-Evidenz sammeln, herunterladbare Artefakte erzeugen oder eine Remote-Maschine steuern muss, die nur ausgehend zum Control Server verbinden kann.
Architektur¶
Runtime-Ebene: Docker / VS Code extension / binary / Python / stdio
Exposure-Ebene: localhost / HTTPS proxy / tunnel / stdio pipe
Client-Ebene: ChatGPT / generic MCP client / editor helper
Kontrollierter Workspace: /workspace or configured workspace root
Optionale Remote workers: outbound machine connections
Die vorgesehene Isolationsgrenze ist der Container oder die VM, in der der Dienst läuft.
Nach Szenario beginnen¶
| Szenario | Startpunkt | Warum |
|---|---|---|
| Erstes öffentliches ChatGPT-Deployment | Quickstart | Docker-Compose-Pfad mit OAuth und /mcp-Einrichtung |
| Runtime-Ebene auswählen | Runtime choices | Erklärt Docker, VS Code, binary, Python und stdio als getrennte Runtime-Optionen |
| ChatGPT als Client hinzufügen | ChatGPT connector | Endpoint, OAuth, erster sicherer Prompt und Tool Discovery |
| LSM zu DeepSeek Harness hinzufügen | DeepSeek-Harness-Plugin | Dieses Repository als DSH-Bundle installieren und die vollständige LSM-Tool- und Remote-Worker-Oberfläche beibehalten |
| Aus VS Code ausführen | VS Code extension runtime | Editor-gestarteter Runtime und Host-Sicherheitshinweise |
| Toolset bedienen lernen | Usage patterns | Prompt-Vorlagen und Tool-Auswahlhilfe |
| Jedes Tool verstehen | Tools reference | Detaillierte Zwecke, Inputs, Returns, Kombinationen und Hinweise |
| HPC-, NPU/GPU- oder Server-Node verbinden | Remote workers | Outbound-Worker-Join-Flow und Remote-Tool-Nutzung |
| Generierte Dateien teilen | File links | Tokenisierte Download-URLs mit TTL und Widerruf |
| Deployment härten | Security | Isolation, OAuth, Workspace-Scope und Audit Logs |
Wichtige Toolfamilien¶
| Familie | Beispiele | Verwendung |
|---|---|---|
| Shell and Python | run_shell, run_python, shell_start |
Builds, Tests, Scripts und lang laufende Prozesse |
| Files and search | file_tree, file_grep, file_read, file_patch |
Repository-Inspektion und präzise Edits |
| Git | run_shell, run_shell, run_shell, run_shell |
Prüfbare Source-Control-Workflows |
| Sessions und Goals | session_manage, plan_manage |
Dauerhafte Task-Übergabe, Fortschrittsberichte und optionaler Goal Mode |
| Browser | browser_session, browser_snapshot, browser_act, browser_run_script |
Persistente Interaktion, UI-Checks, Screenshots, gerenderte Docs und Seitentext |
| File links | link_create, link_revoke |
Generierte Artefakte aus dem Chat herunterladen |
| Remote workers | remote_manage, run_shell, remote_transfer |
Maschinen hinter NAT, Firewalls oder Cluster-Login-Flows |
Typische Workflows¶
Coding mit ChatGPT¶
- Starten Sie einen Runtime wie Docker Compose, VS Code extension, binary oder Python in einem eigenen Workspace.
- Stellen Sie den HTTP-Runtime bereit, wenn ChatGPT Netzwerkzugriff benötigt.
- Fügen Sie den öffentlichen
/mcp-Endpoint zu ChatGPT hinzu. - Lassen Sie zuerst Repository und Read-only-Checks untersuchen.
- Erlauben Sie danach Patches, Tests, Diff-Review, Commit und Push nach Freigabe.
- Prüfen Sie das Audit Log bei Tasks mit File Links oder Remote-Systemen.
Remote-HPC- oder Accelerator-Host¶
- Erstellen Sie eine einmalige Remote-worker-Einladung.
- Fügen Sie den generierten Befehl auf dem Remote Host ein.
- Verwenden Sie normale Tools mit
machine; Git überrun_shell, Transfers überremote_transfer. - Widerrufen Sie den Worker nach der Aufgabe.
Artefakterzeugung¶
- Lassen Sie die KI eine Datei unter
/workspaceerzeugen. - Erstellen Sie einen tokenisierten File Link mit TTL/Download-Limits.
- Teilen Sie den Link im Chat.
- Widerrufen Sie ihn danach.
Sprache¶
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