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ChatGPT-Connector

Diese Seite behandelt ChatGPT als Client-Verbindung. Sie wählt keinen Runtime aus. Starten Sie vor Verwendung dieser Seite den Server mit Docker, VS Code extension, einem Binary oder einer Python-Installation.

local-shell-mcp ist für ChatGPT Developer Mode und vollständige MCP-Clients ausgelegt. Der MCP-Endpoint stellt die normale LSM-Tool-Oberfläche direkt bereit.

Runtime-Voraussetzungen

Wählen und starten Sie zuerst einen Runtime:

Runtime Seite
Docker Compose Docker Compose runtime
VS Code extension VS Code extension runtime
Standalone binary Standalone binary runtime
Python / pipx / source Python runtimes

Machen Sie diesen Runtime anschließend über einen Netzwerkpfad erreichbar, den ChatGPT erreichen kann. Siehe network connectivity.

Öffentliche URL

ChatGPT muss den Server über HTTPS erreichen. Der MCP-Endpoint lautet:

https://your-public-host.example.com/mcp

Stellen Sie sicher, dass LOCAL_SHELL_MCP_PUBLIC_BASE_URL dem Public Origin entspricht:

LOCAL_SHELL_MCP_PUBLIC_BASE_URL=https://your-public-host.example.com

Fügen Sie /mcp nicht in LOCAL_SHELL_MCP_PUBLIC_BASE_URL ein.

OAuth-Einrichtung

Empfohlene öffentliche Einstellungen:

LOCAL_SHELL_MCP_AUTH_MODE=oauth
LOCAL_SHELL_MCP_OAUTH_ADMIN_PIN=<long random value>
LOCAL_SHELL_MCP_OAUTH_JWT_SECRET=<long random value>
LOCAL_SHELL_MCP_OAUTH_ACCESS_TOKEN_TTL_S=0

Access Tokens laufen standardmäßig nicht ab, da lange Coding-Sessions kurze Token-Laufzeiten überschreiten können. Widerrufen Sie Zugriff bei Bedarf durch Rotation des JWT Secret oder erneutes Deployment mit frischem Zustand.

Connector hinzufügen

  1. Öffnen Sie ChatGPT Connector- oder Developer-Mode-MCP-Einstellungen.
  2. Fügen Sie einen Custom MCP Server hinzu.
  3. Geben Sie die MCP-URL ein: https://your-public-host.example.com/mcp.
  4. Schließen Sie OAuth ab.
  5. Genehmigen Sie die Tool-Oberfläche.

Live Workspace MCP App

ChatGPT-Clients mit MCP-Apps-Unterstützung können local-shell-mcp als interaktiven Execution Workspace darstellen. Lassen Sie ChatGPT den Live Workspace einmal öffnen, wenn Echtzeit-Sichtbarkeit oder menschliche Zusammenarbeit hilfreich ist; danach verbindet sich die App selbst wieder, statt wiederholt workspace_open aufzurufen.

Live Workspace ist bewusst vom Reasoning des Modells getrennt. Er zeigt beobachtbaren Execution State und gemeinsame Resources:

  • Activity zeigt Start, Abschluss und Fehler von MCP-Tools sowie menschliche Aktionen.
  • Terminal verbindet sich mit dem bestehenden Persistent-Shell-Backend und zeigt Live-PTY-Ausgabe.
  • Files durchsucht, zeigt, bearbeitet, erstellt und löscht lokale oder entfernte Workspace-Dateien.
  • Diff zeigt staged und unstaged Git-Änderungen und kann den aktuellen Diff zur Prüfung an ChatGPT zurücksenden.
  • Jobs zeigt verwaltete Jobs und persistente Sessions.
  • Remotes zeigt Workers und bietet Einladen, Umbenennen und Widerrufen, wenn Remote-Support aktiv ist.
  • Audit zeigt aktuelle strukturierte MCP-Audit-Einträge.

Live Workspace ist immer kollaborativ: ChatGPT und Mensch können denselben Workspace gleichzeitig ändern. Wenn der Host es unterstützt, öffnet er sich als schwebendes PiP-Fenster und kann zwischen Fullscreen und Fenster umgeschaltet werden. Es gibt keinen separaten Observe/Takeover-Zustand.

File-, Diff-, Audit- und Activity-Ansichten können ausgewählten Operational Context über die MCP-Apps-Bridge an den nächsten Modellturn senden. Dies ist explizit geteilter Kontext; die UI legt privates Model Reasoning weder offen noch rekonstruiert es.

Netzwerk und Sicherheit

Die gerenderte MCP App verbindet sich aus ihrer Sandbox direkt mit dem konfigurierten Service Origin, um Terminal- und Event-Traffic mit geringer Latenz zu ermöglichen. Daher muss LOCAL_SHELL_MCP_PUBLIC_BASE_URL der HTTPS-Origin sein, den der ChatGPT-Browser erreichen kann. Der MCP-Endpoint bleibt https://your-public-host.example.com/mcp.

Beim Öffnen des Workspace wird ein zufälliges, kurzlebiges Live-Workspace-Bearer-Token ausgegeben. Das Token erscheint nur in MCP-result metadata für die gerenderte App, nicht in model-visible structured content, und wird nur von den human/live-UI-APIs akzeptiert. Automatisches Wiederanheften an dieselbe live_id nutzt die aktuelle Credential erneut, sodass reconnecting Views einander nicht ungültig machen; außerdem wird die aktuelle logische session_id mitgeführt, damit die View ihre dauerhafte Session auch dann wiederherstellen kann, wenn der In-Memory-Live-Workspace-State verloren ging. Ein expliziter neuer workspace_open-Aufruf rotiert die Credential. Die eingebettete App verwendet weder Browser-Cookies noch Ambient Credentials.

Clients ohne MCP Apps können UI-Metadata ignorieren. Alle normalen MCP-Datentools bleiben verfügbar und verhalten sich unverändert.

Erster Prompt

Verwende local-shell-mcp. Rufe zuerst environment_get auf und liste dann die Workspace-Wurzel. Ändere noch keine Dateien.

Damit wird die Verbindung ohne Änderungen geprüft.

Empfohlene Betriebsregeln

Geben Sie dem Modell klare Grenzen:

  • Innerhalb von /workspace arbeiten, sofern nichts anderes ausdrücklich verlangt wird.
  • Tests vor Commit ausführen.
  • Vor Push secret_scan verwenden.
  • link_create nur für sicher teilbare Dateien verwenden.
  • Für lang laufende Prozesse persistente Shell-Sessions bevorzugen.
  • Alle Befehle zusammenfassen, die Dateien geändert haben.

Probleme bei der Tool-Erkennung

Wenn ChatGPT sich authentifizieren kann, aber erwartete Tools fehlen:

  • Prüfen Sie, dass der Endpoint mit /mcp endet.
  • Prüfen Sie LOCAL_SHELL_MCP_REQUIRE_AUTH_FOR_MCP_DISCOVERY.
  • Prüfen Sie Reverse-Proxy-Header und Request-Body-Limits.
  • Prüfen Sie docker compose logs --tail=200 local-shell-mcp.
  • Bestätigen Sie, dass der Service im Modus mcp oder both läuft.

Sicherheitshinweise

Öffentliche Deployments müssen OAuth aktiviert lassen. Stellen Sie vollständige MCP-Tools niemals unauthentifiziert im öffentlichen Internet bereit. Behandeln Sie jedes genehmigte Tool als Teil der effektiven Berechtigung des verbundenen Modells.