Schnellstart¶
Diese Anleitung verwendet Docker Compose als ersten Runtime und ChatGPT als ersten Client. Das sind unabhängige Entscheidungen: Docker, VS Code extension, binary, Python und stdio sind Runtime-Optionen; ChatGPT und generische MCP-Clients sind Client-Optionen. Die vollständige Übersicht finden Sie unter Runtime-Auswahl und Bereitstellungsmodell.
Voraussetzungen¶
- Docker Engine mit Compose v2.
- Ein öffentlicher HTTPS-Endpoint, wenn ChatGPT aus dem Web verbinden muss.
- Ein eigenes Workspace-Verzeichnis.
- Eine lange zufällige OAuth admin PIN und ein JWT secret.
Warning
Das verbundene Modell kann den konfigurierten Workspace bedienen. Führen Sie den Dienst in einem wegwerfbaren Container oder einer VM aus und mounten Sie keine Host-Steuerressourcen.
1. Klonen und konfigurieren¶
Bearbeiten Sie .env:
LOCAL_SHELL_MCP_PUBLIC_BASE_URL=https://your-public-host.example.com
LOCAL_SHELL_MCP_AUTH_MODE=oauth
LOCAL_SHELL_MCP_OAUTH_ADMIN_PIN=change-me-long-random-pin
LOCAL_SHELL_MCP_OAUTH_JWT_SECRET=change-me-64-hex-random-secret
CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN=
2. Server starten¶
Status prüfen:
docker compose ps
docker compose logs --tail=100 local-shell-mcp
curl -i http://127.0.0.1:8765/healthz
Eine gesunde Antwort liefert HTTP 200.
3. HTTPS bereitstellen¶
Für den Cloudflare-Tunnel-Sidecar:
In Cloudflare Zero Trust setzen Sie den Public Hostname auf:
Bei Caddy, Nginx, Traefik, Nginx Proxy Manager oder einem anderen Reverse Proxy leiten Sie HTTPS-Verkehr an 127.0.0.1:8765 oder die Container-Netzwerkadresse weiter.
4. ChatGPT verbinden¶
Verwenden Sie den MCP-Endpoint:
Folgen Sie der ChatGPT-Connector-Anleitung, um OAuth und Tool-Freigabe abzuschließen.
5. Tool-Zugriff sicher bestätigen¶
Bitten Sie das Modell:
Verwende local-shell-mcp. Rufe zuerst environment_get auf und liste dann die Workspace-Wurzel auf. Ändere noch keine Dateien.
Erwartete Read-only-Tools:
environment_getfile_listfile_treefile_read
6. Mit einer begrenzten Coding-Aufgabe beginnen¶
Eine gute erste Aufgabe:
Untersuche dieses Repository, fasse das Projektlayout zusammen, führe die vorhandene Testsuite aus, falls sie offensichtlich ist, und ändere keine Dateien.
Nach bestätigter Verbindung geben Sie spezifischere Anweisungen:
Behebe den fehlgeschlagenen Test. Lies zuerst die relevanten Dateien, erstelle den kleinsten Patch, führe den Zieltest aus und zeige danach git diff. Committe erst nach meiner Freigabe.
Aktualisieren¶
Wenn Sie das Tunnel-Profil verwenden:
docker compose --profile tunnel pull
docker compose --profile tunnel up -d
curl -i http://127.0.0.1:8765/healthz
Nächste Seiten¶
| Ziel | Seite |
|---|---|
| Runtime- und Client-Auswahl verstehen | Runtime-Auswahl und Bereitstellungsmodell |
| Mit Docker Compose ausführen | Docker Compose runtime |
| Aus VS Code ausführen | VS Code extension runtime |
| Mit einem Release-Binary ausführen | Standalone-Binary-Runtime |
| Mit Python oder Source Checkout ausführen | Python runtimes |
| ChatGPT als Client hinzufügen | ChatGPT connector |
| Tools auswählen und bessere Prompts schreiben | Nutzungsmuster |
| Eine HPC-, NPU/GPU- oder NAT-Maschine anbinden | Remote workers |
| Alle MCP-Tools verstehen | Tool-Referenz |