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ChatGPT 対応 MCP control plane

local-shell-mcp

Chat を離れずに、AI assistant に制御された shell、実 workspace、Git、browser automation、file sharing、remote-worker access を提供します。

実際の coding environment

1 つの MCP endpoint から tests の実行、repository の調査、file patch、Git 操作、audit trail の保持を行えます。

Runtime と client のレイヤー

Docker、VS Code extension、binary、Python、stdio などの runtime を選び、その後 ChatGPT または別の MCP client を独立して接続します。

Remote machine control

SSH port を開かず、outbound worker connection で NAT、firewall、HPC machine を接続します。

提供するもの

local-shell-mcp は制御された local/container workspace を ChatGPT や他の MCP client に公開します。Shell、persistent shell、filesystem、search、patch、Git、Playwright、audit、optional Goal Plan を持つ durable logical Session、tokenized file link、remote-worker tool を、OAuth 対応の ChatGPT-compatible MCP server から提供します。

AI が repository を調査し、tests を実行し、files を編集し、Git を操作し、browser evidence を収集し、downloadable artifacts を作成し、control server へ outbound 接続しかできない remote machine を制御する必要がある場合に使います。

アーキテクチャ

Runtime layer: Docker / VS Code extension / binary / Python / stdio
Exposure layer: localhost / HTTPS proxy / tunnel / stdio pipe
Client layer: ChatGPT / generic MCP client / editor helper
Controlled workspace: /workspace or configured workspace root
Optional remote workers: outbound machine connections

意図された isolation boundary は service を実行する container または VM です。

シナリオ別の入口

シナリオ 開始ページ 理由
初めての public ChatGPT deployment Quickstart OAuth と /mcp 設定を含む Docker Compose 手順
runtime layer を選ぶ Runtime choices Docker、VS Code、binary、Python、stdio を別々の runtime option として説明
ChatGPT を client として追加 ChatGPT connector Endpoint、OAuth、最初の安全な prompt、tool discovery
LSM を DeepSeek Harness に追加 DeepSeek Harness plugin この repository を DSH bundle として install し、完全な LSM tool/remote-worker surface を維持
VS Code から実行 VS Code extension runtime Editor-launched runtime と host safety の注意
toolset の運用方法を学ぶ Usage patterns Prompt template と tool 選択ガイド
すべての tool を理解 Tools reference 各 tool の purpose、inputs、returns、combinations、notes
HPC、NPU/GPU、server node を接続 Remote workers Outbound worker join flow と remote tool usage
生成 file を共有 File links TTL と revoke を備えた tokenized download URL
deployment を harden Security Isolation、OAuth、workspace scope、audit logs

主な tool family

Family 用途
Shell and Python run_shell, run_python, shell_start Build、tests、scripts、long-running processes
Files and search file_tree, file_grep, file_read, file_patch Repository inspection と precise edits
Git run_shell, run_shell, run_shell, run_shell Review 可能な source-control workflow
Sessions と Goal session_manage, plan_manage durable task handoff、progress report、optional Goal mode
Browser browser_session, browser_snapshot, browser_act, browser_run_script Persistent interaction、UI check、screenshot、rendered docs、page text
File links link_create, link_revoke Chat から generated artifacts を download
Remote workers remote_manage, run_shell, remote_transfer NAT、firewall、cluster login flow の背後にある machine

代表的な workflow

ChatGPT で coding

  1. 専用 workspace で Docker Compose、VS Code extension、binary、Python などの runtime を開始します。
  2. ChatGPT に network access が必要なら HTTP runtime を公開します。
  3. Public /mcp endpoint を ChatGPT に追加します。
  4. まず repository の調査と read-only checks を依頼します。
  5. 承認されたら file patch、tests、diff review、commit、push を行わせます。
  6. File link や remote system を扱う task では audit log を確認します。

Remote HPC / accelerator host

  1. 1 回限りの remote worker invite を作成します。
  2. 生成された command を remote host に貼り付けます。
  3. 通常の tools に machine を付け、Git は run_shell、path transfer は remote_transfer を使います。
  4. Task 後に worker を revoke します。

Artifact generation

  1. AI に /workspace 下で file を生成させます。
  2. TTL/download limit 付き tokenized file link を作ります。
  3. Link を chat で共有します。
  4. 完了したら revoke します。

言語

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