MCP control plane, совместимый с ChatGPT

local-shell-mcp¶

Дайте AI assistant контролируемый shell, настоящий workspace, Git, browser automation, file sharing и remote-worker access, не покидая chat.

Начать Выбрать runtime Справочник tools

Настоящая coding environment¶

Запускайте tests, изучайте repositories, patch files, работайте с Git и сохраняйте audit trail через один MCP endpoint.

Уровни runtime и client¶

Выберите runtime: Docker, VS Code extension, binary, Python или stdio, затем отдельно подключите ChatGPT или другой MCP client.

Управление remote machines¶

Подключайте NAT, firewall или HPC machines через outbound worker connections без открытия SSH ports.

Что предоставляет¶

local-shell-mcp предоставляет ChatGPT и другим MCP-клиентам контролируемый локальный или контейнерный workspace. Он включает shell, persistent shell, filesystem, search, patch, Git, Playwright, audit, durable logical Sessions с необязательными Goal Plans, tokenized file links и remote-worker tools через совместимый с ChatGPT MCP server с OAuth.

Используйте, когда AI должен изучать repository, запускать tests, редактировать files, работать с Git, собирать browser evidence, создавать downloadable artifacts или управлять remote machine, которая может только исходяще подключаться к control server.

Архитектура¶

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

Предполагаемая isolation boundary — container или VM, где запущен service.

Начать по сценарию¶

Сценарий	Начать здесь	Почему
Первый публичный ChatGPT deployment	Quickstart	Docker Compose с OAuth и настройкой `/mcp`
Выбор runtime layer	Runtime choices	Объясняет Docker, VS Code, binary, Python и stdio как отдельные runtime options
Добавить ChatGPT как client	ChatGPT connector	Endpoint, OAuth, первый безопасный prompt, tool discovery
Добавить LSM в DeepSeek Harness	Плагин DeepSeek Harness	Установить repository как DSH bundle, сохранив полный набор LSM tools и remote-worker capabilities
Запуск из VS Code	VS Code extension runtime	Editor-launched runtime и заметки по host safety
Научиться работать с toolset	Usage patterns	Prompt templates и руководство по выбору tools
Понять каждый tool	Tools reference	Purpose, inputs, returns, combinations и notes для каждого tool
Подключить HPC, NPU/GPU или server node	Remote workers	Outbound worker join flow и remote tool usage
Поделиться generated files	File links	Tokenized download URL с TTL и revoke
Усилить безопасность deployment	Security	Isolation, OAuth, workspace scope и audit logs

Основные семейства tools¶

Семейство	Примеры	Назначение
Shell and Python	`run_shell`, `run_python`, `shell_start`	Builds, tests, scripts, long-running processes
Files and search	`file_tree`, `file_grep`, `file_read`, `file_patch`	Repository inspection и precise edits
Git	`run_shell`, `run_shell`, `run_shell`, `run_shell`	Reviewable source-control workflows
Sessions и goals	`session_manage`, `plan_manage`	Durable task handoff, отчёты о прогрессе и необязательный Goal mode
Browser	`browser_session`, `browser_snapshot`, `browser_act`, `browser_run_script`	Persistent interaction, UI checks, screenshots, rendered docs и page text
File links	`link_create`, `link_revoke`	Скачивание generated artifacts из chat
Remote workers	`remote_manage`, `run_shell`, `remote_transfer`	Machines за NAT, firewall или cluster login flows

Типовые workflows¶

Coding с ChatGPT¶

Запустите runtime, например Docker Compose, VS Code extension, binary или Python, в dedicated workspace.
Опубликуйте HTTP runtime, если ChatGPT нужен network access.
Добавьте public /mcp endpoint в ChatGPT.
Сначала попросите изучить repository и выполнить read-only checks.
После одобрения разрешите patch files, tests, diff review, commit и push.
Проверяйте audit log для задач с file links или remote systems.

Remote HPC или accelerator host¶

Создайте одноразовый remote worker invite.
Вставьте generated command на remote host.
Используйте обычные tools с machine; Git через run_shell, transfer через remote_transfer.
После task revoke worker.

Генерация artifacts¶

Пусть AI создаст file внутри /workspace.
Создайте tokenized file link с TTL/download limits.
Поделитесь link в chat.
После завершения revoke его.

Язык¶

Этот site строится нативным MkDocs i18n plugin. Используйте language selector в header для переключения между English и переведёнными pages. Pages без перевода fallback на English.