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Plano de controle MCP compatível com ChatGPT

local-shell-mcp

Dê ao seu assistente de IA um shell controlado, workspace real, Git, browser automation, file sharing e acesso a remote workers sem sair do chat.

Ambiente real de programação

Execute tests, inspecione repositories, aplique patches, opere Git e mantenha audit trail por um único MCP endpoint.

Camadas de runtime e client

Escolha um runtime como Docker, VS Code extension, binary, Python ou stdio e depois conecte ChatGPT ou outro MCP client separadamente.

Controle de máquinas remotas

Conecte máquinas atrás de NAT, firewall ou HPC por conexões worker de saída sem abrir portas SSH.

O que oferece

local-shell-mcp expõe um workspace local ou em container controlado ao ChatGPT e outros clientes MCP. Ele fornece shell, shell persistente, filesystem, busca, patch, Git, Playwright, auditoria, Sessions lógicas duráveis com Goal Plans opcionais, links de arquivo tokenizados e ferramentas de remote worker por um servidor MCP compatível com ChatGPT e OAuth.

Use quando a IA precisa inspecionar repository, executar tests, editar arquivos, operar Git, coletar browser evidence, produzir downloadable artifacts ou controlar uma remote machine que só consegue conectar de saída ao control server.

Arquitetura

Camada runtime: Docker / VS Code extension / binary / Python / stdio
Camada de exposição: localhost / HTTPS proxy / tunnel / stdio pipe
Camada client: ChatGPT / generic MCP client / editor helper
Workspace controlado: /workspace or configured workspace root
Remote workers opcionais: outbound machine connections

O limite de isolamento pretendido é o container ou VM que executa o serviço.

Começar por cenário

Cenário Comece aqui Por quê
Primeiro deployment público ChatGPT Quickstart Caminho Docker Compose com OAuth e configuração /mcp
Escolher a camada runtime Runtime choices Explica Docker, VS Code, binary, Python e stdio como opções de runtime separadas
Adicionar ChatGPT como client ChatGPT connector Endpoint, OAuth, primeiro prompt seguro, tool discovery
Adicionar LSM ao DeepSeek Harness Plugin DeepSeek Harness Instalar este repository como bundle DSH mantendo toda a superfície de ferramentas LSM e remote workers
Executar pelo VS Code VS Code extension runtime Runtime iniciado pelo editor e notas de segurança do host
Aprender a operar o toolset Usage patterns Templates de prompt e orientação de escolha de tools
Entender cada tool Tools reference Purpose, inputs, returns, combinations e notes de cada tool
Conectar HPC, NPU/GPU ou server node Remote workers Outbound worker join flow e remote tool usage
Compartilhar arquivos gerados File links URLs tokenizadas com TTL e revogação
Endurecer o deployment Security Isolamento, OAuth, workspace scope e audit logs

Principais famílias de tools

Família Exemplos Uso
Shell and Python run_shell, run_python, shell_start Builds, tests, scripts e processos longos
Files and search file_tree, file_grep, file_read, file_patch Inspeção de repository e edits precisos
Git run_shell, run_shell, run_shell, run_shell Workflows de controle de versão revisáveis
Sessions e goals session_manage, plan_manage Handoff durável de tarefas, relatórios de progresso e Goal mode opcional
Browser browser_session, browser_snapshot, browser_act, browser_run_script Interação persistente, UI checks, screenshots, docs renderizados e texto de página
File links link_create, link_revoke Baixar artefatos gerados pelo chat
Remote workers remote_manage, run_shell, remote_transfer Máquinas atrás de NAT, firewalls ou fluxos de login de cluster

Workflows típicos

Programando com ChatGPT

  1. Inicie um runtime como Docker Compose, VS Code extension, binary ou Python em um workspace dedicado.
  2. Exponha o runtime HTTP se ChatGPT precisar de network access.
  3. Adicione o endpoint público /mcp ao ChatGPT.
  4. Peça primeiro inspeção do repository e checks read-only.
  5. Depois permita patch files, tests, diff review, commit e push quando aprovados.
  6. Revise audit log quando o task envolver file links ou remote systems.

Host HPC ou accelerator remoto

  1. Crie um remote worker invite de uso único.
  2. Cole o command gerado no remote host.
  3. Use tools normais com machine; Git via run_shell e transfer via remote_transfer.
  4. Revogue o worker após o task.

Geração de artefatos

  1. Deixe a IA gerar um file em /workspace.
  2. Crie tokenized file link com TTL/download limits.
  3. Compartilhe o link no chat.
  4. Revogue quando terminar.

Idioma

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