内容
# LocalGate
> **在线 Agent + LocalGate = 一个真正能在本地开发、执行任务并完成交付的工作型 Agent。**
>
> 很多在线 Agent 会思考、会对话，但缺少真实的开发和工作能力。接入 LocalGate 后，它可以安全地操作本地文件、修改代码、运行命令、启动长期进程、执行审批流程并完成部署。
**多种接入模式：MCP + Skills；有网络访问或者有 MCP 都可接入。**
**自描述 + Skills 支持 + 静态应用部署 + 动态应用部署 + 后台管理与审计**
LocalGate 不只是给 Agent 增加几个工具，而是提供从能力发现、使用指引、执行控制，到应用发布和事后追踪的一整套工作闭环。
**把 AI Agent 的本地执行能力，从“直接给 Shell”升级为一套可隔离、可审批、可观察、可部署的控制平面。**
LocalGate 位于 AI Agent 与操作系统之间，把文件操作、命令执行、交互式进程和应用部署封装成具名工具。客户端可以通过 stdio MCP、HTTP MCP 或普通 HTTP API 使用同一套能力，而目录范围、命令策略、审批规则、日志和审计都由服务端统一控制。
```text
AI Agent / MCP Client / HTTP Client
│
stdio MCP │ HTTP MCP │ REST
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ LocalGate │
│ Tool Registry · Task · Session │
│ Approval · Audit · Workspace Policy │
│ Static/Dynamic Deployment │
└─────────────────────────────────────┘
│
Filesystem · Shell · Runtime
```
<p align="center">
<img src="./images/gpt_application.png" alt="ChatGPT 通过 LocalGate 获得本地开发与执行能力" width="720">
</p>
<p align="center"><sub>ChatGPT / 在线 Agent 通过 MCP 或 Skills 接入 LocalGate</sub></p>
## 为什么是 LocalGate
### 1. 给 Agent 工具，而不是把整台机器交给它
LocalGate 暴露的是 `read_file`、`apply_patch`、`run_command`、`deploy_tool` 等具名工具。每个调用都要经过 workspace、路径、命令、环境变量和 Shell 语法策略检查。
这意味着你可以让 Agent 真正完成开发和运维工作，同时把访问范围限制在指定项目目录，而不是开放一个无边界的远程终端。
### 2. 审批不是弹窗，而是执行状态机的一部分
高风险操作可以在真正执行前进入 `pending_approval`。审批记录会绑定原始 Task、工具、参数摘要、workspace 和请求者。
批准后继续执行的是**同一个 Task**，客户端不需要重新发起命令，也不会因为“批准后重试”自然产生第二份任务。这使审批可以嵌入 Agent 的自动化流程，而不是成为流程之外的人工补丁。
### 3. Task 与 Session 分离，短任务和长进程都能正确管理
- **Task** 负责一次性工作：读写文件、执行测试、构建产物、发布站点。
- **Session** 负责持续工作：REPL、开发服务器、watch 进程、交互式终端。
Task 有状态、增量日志、事件流、取消和最终结果；Session 有独立终端缓冲、stdin 和生命周期。客户端不需要拿一个“万能 Shell 接口”勉强处理所有执行模式。
### 4. MCP + Skills，多种环境都能接入
LocalGate 不要求在线 Agent 必须原生支持某一种固定协议：
- **有 MCP 能力**：直接通过 stdio MCP 或 Streamable HTTP MCP 发现并调用工具。
- **只有网络访问能力**：通过 Skills 获取调用规则，再使用普通 HTTP API 执行任务。
- **本地客户端**：可以使用 stdio MCP，避免额外开放网络服务。
- **远程在线 Agent**：可以通过 HTTP MCP，或通过 Skills + HTTP API 接入。
因此，只要 Agent 能访问网络，或者本身支持 MCP，就可以接入 LocalGate。Skills 负责告诉 Agent 如何发现工具、构造参数、处理 Task/Session、审批和结果；MCP 与 HTTP API 则负责真正执行。
同一套能力支持三种传输方式：
- **stdio MCP**：适合桌面 Agent 和本地 MCP Host。
- **Streamable HTTP MCP**：适合远程或常驻 MCP 服务。
- **REST API**：适合脚本、后台服务、CI 和管理系统集成。
工具定义、策略和审计不会因为传输方式不同而分裂成多套实现。
### 5. 原生支持标准 Skills，按需扩展模型能力
除了仓库内置的 LocalGate 使用 Skills，LocalGate 还原生支持标准 `SKILL.md` 目录结构。你可以安装任意面向 Agent 的通用 Skill，用它补充领域知识、操作流程、工具选择规则和任务执行规范，而不需要修改 LocalGate 本身。
LocalGate 会扫描两个标准位置：
```text
~/.agents/skills/<skill-name>/SKILL.md
<workspace>/.agents/skills/<skill-name>/SKILL.md
```
这套机制具备：
- **动态安装**：把 Skill 目录复制、解压、克隆或软链接到上述目录后，下一次调用 `get_startup_instructions` 时即可被发现，通常无需重新编译或重启 LocalGate。
- **全局与项目级作用域**：全局 Skills 可以被多个 workspace 共用，项目级 Skills 只服务于当前 workspace。
- **标准 Frontmatter**：读取 `name`、`description` 和 `disable-model-invocation` 等字段。
- **渐进式披露**：启动阶段只向模型披露 Skill 的名称、简介和文件位置；只有任务与描述匹配时，模型才使用 `read_file` 读取完整 `SKILL.md` 及其引用内容。
- **上下文节省**：不会在每次请求中把所有 Skill 正文全部塞进提示词，减少无关上下文和 Token 消耗。
- **可控可见性**：设置 `disable-model-invocation: true` 的 Skill 不会出现在模型可见列表中。
- **目录与软链接兼容**：支持标准 Skill 目录，也支持通过软链接管理共享 Skill 集合。
渐进式披露流程：
```text
扫描 Skills 目录
│
▼
仅披露 name / description / location
│
│ 任务与 Skill 描述匹配
▼
read_file 读取对应 SKILL.md
│
▼
按 Skill 指引完成当前任务
```
因此，LocalGate 不只是提供一组固定工具，还可以作为标准 Skills 的运行入口，让模型能力随着 Skill 的安装和更新持续扩展。
### 6. Agent 可以从改代码一路走到部署
LocalGate 不只提供文件和命令工具，还内置静态与动态应用部署：
- 静态目录发布
- 动态进程监督
- 健康检查
- stdout/stderr 日志轮转
- 崩溃重启
- Release 保留
- 原版本回滚
- Host 级控制面与应用流量隔离
Agent 可以在同一个受控执行面中完成“修改代码 → 运行测试 → 构建 → 部署 → 检查日志 → 回滚”。
### 7. 默认面向真实机器的安全边界
LocalGate 的限制不是客户端约定，而是在服务端执行：
- workspace 根目录隔离
- 路径拒绝列表
- 命令 allowlist / denylist
- Shell 管道、重定向、后台执行和命令替换开关
- 环境变量 allowlist
- HTTP Bearer 鉴权
- 高风险工具审批
- 输出大小与执行超时限制
- 敏感字段脱敏与审计记录
### 8. 用 MCP 文件对象打通在线 Agent 与本地文件系统
在线 Agent 通常运行在隔离环境中，不能直接访问用户电脑上的路径，也很难主动连接本地上传接口。LocalGate 的 `upload_file` 不要求 Agent 先申请临时上传 Token，而是直接使用 MCP 宿主提供的文件对象。
当用户在 ChatGPT 中上传文件时，ChatGPT 会为该文件签发短期可访问 URL，并把文件对象作为 MCP 工具参数传给 LocalGate。LocalGate 再将文件下载到经过 workspace 校验的本地绝对路径。
```text
用户在 ChatGPT 上传文件
│
│ ChatGPT 文件对象
│ file_id / file_name / mime_type / temporary download_url
▼
MCP tools/call: upload_file
│
▼
LocalGate 下载并校验目标路径
│
▼
本地 workspace 文件系统
```
这样，在线 Agent 即使存在网络与文件系统隔离，也能通过标准 MCP 文件参数把附件可靠地送入本地开发环境。
## 适合哪些场景
- 给 Claude、ChatGPT、Codex 或自研 Agent 提供本地开发工具
- 在个人工作站上运行可审批的自动化编码 Agent
- 把内网机器能力通过 HTTP MCP 安全地提供给远程客户端
- 构建带人工审批的 Agent 运维流程
- 让 Agent 管理静态站点、开发服务和轻量 Web 应用
- 作为多个下游 MCP Server 的统一入口与工具控制层
- 通过动态安装标准 Skills，为模型增加项目规范、领域知识和专业工作流
## 核心能力一览
| 能力 | LocalGate 提供的机制 |
| --- | --- |
| 文件修改 | workspace 沙箱、原子多文件 Patch、宿主文件上传 |
| 在线文件桥接 | MCP 文件对象、ChatGPT 临时下载 URL、受控本地落盘 |
| 命令执行 | 命令策略、Shell 语法策略、超时和输出限制 |
| 长进程 | 可交互 Session、终端缓冲、stdin 和生命周期管理 |
| 风险控制 | 工具级审批规则、审批绑定、拒绝与过期状态 |
| 可观察性 | Task 状态、增量日志、SSE 事件、审计记录 |
| MCP 接入 | stdio MCP、Streamable HTTP MCP、下游 MCP 转发 |
| 标准 Skills | 动态发现、全局与 workspace 作用域、渐进式披露、按需读取 |
| 应用发布 | 静态托管、动态进程监督、健康检查和回滚 |
| 多项目隔离 | 多 workspace、独立根目录和命令策略 |
| 运维 | 管理后台、部署管理、受保护的二进制自升级 |
## Use Cases
- [Cloudflare Tunnel + Zero Trust + Managed OAuth + GPT 应用](./use-case-cloudflare-gpt.md)：把本地 LocalGate 安全接入 ChatGPT，通过远程 MCP、动态域名解析、审批、动态部署和双层审计完成开发与交付。
## 环境要求
- Go 1.23 或更高版本
- macOS 或 Linux
- Bash，用于运行仓库内的辅助脚本
动态部署还需要在配置中明确允许对应的运行时，例如 Node.js 或 Python。
## 快速开始
### 1. 创建配置
```bash
cp localgate.example.yaml localgate.yaml
```
样例配置默认：
- 监听 `127.0.0.1:3737`
- 只允许访问当前项目目录
- 关闭动态托管
- 关闭 Shell 管道、重定向、后台执行和命令替换
- 对写文件、执行命令和部署操作启用审批规则
使用前请根据实际目录和命令需求修改 `workspaces`。
### 2. 构建
```bash
./scripts/build.sh
```
构建产物位于：
```text
bin/localgate
```
可在构建时写入版本号：
```bash
VERSION=v0.1.0 ./scripts/build.sh
```
### 3. 启动 HTTP 服务
前台运行：
```bash
./scripts/start-http.sh
```
后台运行：
```bash
DAEMON=1 ./scripts/start-http.sh
```
停止后台服务：
```bash
./scripts/stop-http.sh
```
也可以直接运行源码：
```bash
go run ./cmd/localgate -config ./localgate.yaml
```
默认入口：
- 健康检查：`http://127.0.0.1:3737/healthz`
- 管理后台：`http://127.0.0.1:3737/admin/`
- HTTP MCP：`http://127.0.0.1:3737/mcp`
- 工具发现：`http://127.0.0.1:3737/tools`
### 4. 启动 stdio MCP
```bash
./scripts/start-mcp.sh
```
或：
```bash
go run ./cmd/localgate -config ./localgate.yaml -mcp
```
stdio MCP 必须由客户端保持进程连接，因此不支持 daemon 模式。
## MCP 客户端配置示例
将路径替换为仓库的绝对路径：
```json
{
"mcpServers": {
"localgate": {
"command": "/absolute/path/to/LocalGate/scripts/start-mcp.sh",
"env": {
"CONFIG": "/absolute/path/to/LocalGate/localgate.yaml"
}
}
}
}
```
HTTP MCP 客户端应连接：
```text
http://127.0.0.1:3737/mcp
```
当 `mcp_http.stateless` 为 `false` 时，客户端需要保存初始化响应中的 MCP Session ID，并在后续请求中继续发送。
## ChatGPT 附件上传到本地 workspace
LocalGate 的 `upload_file` 工具用于把 ChatGPT 或其他兼容 MCP 宿主中的文件对象保存到本地 workspace。
### 为什么不使用临时上传 Token
传统做法通常是：
1. 本地服务签发一个上传 Token。
2. 在线 Agent 读取本地上传地址和 Token。
3. 在线 Agent 再主动向本地服务上传文件。
但大多数在线 Agent 都运行在网络隔离环境中，未必能直接访问本机、局域网地址或自定义上传端点。即使 LocalGate 暴露在公网，这种流程也会增加一次临时凭证交换和额外的上传协议。
对于 ChatGPT，推荐直接使用 MCP 文件对象：
1. 用户在对话中选择或上传文件。
2. ChatGPT 为文件生成短期 `download_url`。
3. ChatGPT 通过 MCP 把文件对象传给 `upload_file`。
4. LocalGate 从该临时 URL 下载文件。
5. LocalGate 校验目标绝对路径属于指定 workspace 后写入本地磁盘。
整个流程不需要 Agent 创建 `create_upload_token`，也不需要 Agent 自己实现 multipart 上传。
### MCP 工具参数
```json
{
"path": "/absolute/workspace/input/report.pdf",
"file": {
"download_url": "https://host-issued-temporary-url.example/...",
"file_id": "file_123",
"mime_type": "application/pdf",
"file_name": "report.pdf"
}
}
```
字段说明：
- `path`：LocalGate 机器上的目标绝对路径，必须位于允许的 workspace 内。
- `file.download_url`：由 ChatGPT 或 MCP 宿主自动签发的短期下载地址。
- `file.file_id`：宿主侧文件标识，可选。
- `file.mime_type`：文件 MIME 类型，可选。
- `file.file_name`：原始文件名，可选。
LocalGate 的 MCP 工具描述会通过下面的元数据声明 `file` 是宿主文件参数：
```json
{
"_meta": {
"openai/fileParams": ["file"]
}
}
```
兼容的 ChatGPT/MCP 宿主会据此把用户选择的文件注入工具参数，而不是要求模型读取文件二进制或手工构造 URL。
### 示例使用过程
用户对 ChatGPT 说：
```text
把我上传的需求文档保存到项目的 docs/input.pdf，然后根据文档修改项目。
```
GPT 应用可以先调用：
```json
{
"path": "/absolute/path/to/project/docs/input.pdf",
"file": {
"download_url": "<由 ChatGPT 自动提供>",
"file_id": "<由 ChatGPT 自动提供>",
"mime_type": "application/pdf",
"file_name": "requirements.pdf"
}
}
```
文件落盘后，Agent 就可以继续使用 `read_file`、`run_command`、项目脚本或其他工具处理该文件。
### 安全边界
- 临时 URL 由 MCP 宿主签发，通常具有较短有效期，不应记录到日志或长期保存。
- LocalGate 只允许写入 workspace 根目录内的绝对路径。
- `upload_file` 仍然受审批规则、路径策略和任务审计约束。
- 文件大小、下载失败和目标路径冲突会作为结构化工具错误返回。
- `create_upload_token` / `create_download_token` 更适合非 MCP 宿主之间的跨机器传输，不是 ChatGPT 附件上传的首选流程。
## HTTP API 示例
下面的示例假设使用默认地址且尚未开启 HTTP Bearer 鉴权。
### 查看工具
```bash
curl -sS 'http://127.0.0.1:3737/tools?workspace_id=default&summary=1'
```
### 创建一次性任务
```bash
curl -sS -X POST http://127.0.0.1:3737/tasks \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"tool": "run_command",
"workspace_id": "default",
"requester": "http",
"args": {
"command": "go test ./..."
}
}'
```
响应会包含 `task_id`。随后可以查询状态、日志和结果：
```bash
curl -sS http://127.0.0.1:3737/tasks/$TASK_ID
curl -sS 'http://127.0.0.1:3737/tasks/'$TASK_ID'/logs?cursor=0'
curl -sS http://127.0.0.1:3737/tasks/$TASK_ID/result
```
### 启动交互式 Session
```bash
curl -sS -X POST http://127.0.0.1:3737/sessions/exec \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"cmd": "cat",
"workspace_id": "default",
"yield_time_ms": 100,
"max_output_tokens": 200
}'
```
继续写入 stdin：
```bash
curl -sS -X POST http://127.0.0.1:3737/sessions/$SESSION_ID/stdin \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"chars": "hello\n",
"yield_time_ms": 500,
"max_output_tokens": 1000
}'
```
## 工具类型
默认工具集合包括：
### 文件操作
- `read_file`
- `write_file`
- `upload_file`：接收 ChatGPT/MCP 宿主文件对象，并保存到本地 workspace
- `apply_patch`
`apply_patch` 支持一个请求中原子地新增、修改或删除多个文件。
`upload_file` 的核心参数是目标绝对路径 `path` 和宿主提供的 `file` 对象。对于 ChatGPT 附件，应优先使用该工具，不要先创建临时上传 Token。
### 命令与终端
- `run_command`：一次性 Shell 命令
- `exec_command`：启动交互式或长时间运行的 Session
- `write_stdin`：向 Session 写入输入
- `read_thread_terminal`：读取 Session 终端缓冲区
### Task 管理
- `task_status`
- `task_logs`
- `task_cancel`
- `wait_task_finish`
- `task_result`
### 部署
- `deploy_tool`
- `list_deployments`
- `delete_deployment`
启用动态托管后，还会提供启动、停止、重启、日志、版本列表和回滚工具。
部分工具默认隐藏，例如 `list_directory`、`search_files`、`run_argv`、`create_upload_token` 和 `create_download_token`。可以通过 workspace 配置调整工具可见性。
## 配置
完整模板见 [`localgate.example.yaml`](./localgate.example.yaml)。
### Workspace
每个 workspace 可以配置：
- 可访问根目录 `roots`
- 默认工作目录 `cwd`
- 路径拒绝列表 `path_denylist`
- 命令允许与拒绝列表
- 可传入的环境变量
- Shell 管道、重定向和后台执行策略
- 隐藏工具
- workspace 级审批规则
所有文件路径都会被限制在 workspace 允许的根目录内。
### HTTP 鉴权
服务只在本机使用时可以保持关闭。只要通过局域网、反向代理或公网暴露，就应启用：
```yaml
http_auth:
enabled: true
bearer_token: ""
allow_paths:
- /healthz
```
不要把真实 Token 写入 YAML。通过环境变量传入：
```bash
export LOCALGATE_HTTP_AUTH_ENABLED=true
export LOCALGATE_HTTP_BEARER_TOKEN='replace-with-a-strong-token'
```
启用后，受保护请求需要携带：
```text
Authorization: Bearer <token>
```
### 审批
审批规则位于 `admin.approval.rules`，支持三种效果：
- `allow`
- `deny`
- `require_approval`
审批页面和管理后台由 `admin.base_url` 决定。生产环境建议同时使用 LocalGate Bearer 鉴权和可信反向代理身份验证。
<p align="center">
<img src="./images/admin_and_approval.png" alt="LocalGate 管理后台与审批界面" width="920">
</p>
<p align="center"><sub>管理后台集中查看任务、审批、部署与审计记录</sub></p>
### 动态托管
启用动态托管前必须设置：
- `dynamic_hosting.control_hosts`
- `dynamic_hosting.app_domain`
- `dynamic_hosting.allowed_executables`
应用启动时应监听 LocalGate 注入的 `HOST` 和 `PORT`。动态部署不经过 Shell，启动命令使用参数数组传入。
### 下游 MCP Server
可以连接其他 stdio MCP Server：
```yaml
mcp_servers:
- name: "example_mcp"
command: "/absolute/path/to/server"
args: ["--stdio"]
cwd: "/absolute/path/to/workdir"
env:
APP_ENV: "local"
```
## 环境变量
常用环境变量：
| 变量 | 作用 |
| --- | --- |
| `LOCALGATE_BIND` | 覆盖监听地址 |
| `LOCALGATE_HTTP_BASE_URL` | 覆盖控制面公开地址 |
| `LOCALGATE_HTTP_AUTH_ENABLED` | 开关 HTTP Bearer 鉴权 |
| `LOCALGATE_HTTP_BEARER_TOKEN` | HTTP Bearer Token |
| `LOCALGATE_ADMIN_ENABLED` | 开关管理后台 |
| `LOCALGATE_ADMIN_BASE_URL` | 管理后台公开地址 |
| `LOCALGATE_DYNAMIC_ENABLED` | 开关动态托管 |
| `LOCALGATE_UPGRADE_TOKEN` | 自升级接口凭证 |
启动脚本还支持从 `.localgate/http-bearer-token` 读取 HTTP Token。该文件应保持本地权限受限，并且不能提交到 Git。
## 静态与动态部署
<p align="center">
<img src="./images/deploys.jpg" alt="LocalGate 部署管理界面" width="920">
</p>
<p align="center"><sub>统一管理静态站点与动态应用部署</sub></p>
### 静态部署
`deploy_tool` 的静态模式会复制并校验源目录，记录站点注册信息，然后通过 LocalGate 托管文件。
典型参数：
```json
{
"type": "static",
"name": "docs",
"source": "/absolute/path/to/site",
"options": {
"overwrite": false,
"preserve_source": true
}
}
```
### 动态部署
动态模式需要提供不经过 Shell 的启动参数：
```json
{
"type": "dynamic",
"name": "demo",
"source": "/absolute/path/to/app",
"runtime": {
"argv": ["/usr/bin/python3", "app.py"],
"cwd": "/absolute/path/to/app"
},
"options": {
"health_path": "/healthz",
"restart_policy": "on-failure"
}
}
```
LocalGate 会管理进程、健康检查、日志轮转、Release 保留和回滚。
<p align="center">
<img src="./images/dynamic_web.jpg" alt="LocalGate 动态 Web 应用运行效果" width="820">
</p>
<p align="center"><sub>动态应用通过独立域名访问，并由 LocalGate 负责进程监督与路由</sub></p>
## 安全建议
- 默认只监听 loopback 地址。
- 对外暴露时启用 HTTP Bearer 鉴权。
- 不要在配置、脚本或 Git 历史中保存真实 Token。
- workspace 的 `roots` 应尽可能小。
- 命令使用明确 allowlist，不要使用 `*`。
- 非必要不要开启 Shell 管道、重定向、控制符和命令替换。
- 部署、删除、升级和高权限命令应要求审批。
- 管理后台对外开放时增加反向代理身份验证。
- 定期清理和保护 `.localgate/` 中的任务、日志和审计数据。
## 测试
运行全部测试：
```bash
go test ./...
```
运行静态检查：
```bash
go vet ./...
```
运行竞态检测：
```bash
go test -race ./...
```
查看覆盖率：
```bash
go test -cover ./...
```
## 项目结构
```text
cmd/
localgate/ 主程序
localgate-approve/ 审批辅助程序
localgate-demo/ 示例程序
internal/
adminapi/ 管理后台 API
app/ 应用组装与生命周期
approval/ 审批和审计
capabilities/ 文件、Shell 和元工具
core/ Task、Session 和 Registry
deployment/ 统一部署管理
dynamic/ 动态应用运行时与反向代理
httpapi/ HTTP API
mcpgo/ MCP 实现
security/ 路径沙箱与命令策略
static/ 静态站点托管
upgrade/ 二进制升级
scripts/ 构建和启动脚本
skills/ 面向 Agent 的 LocalGate 使用说明
web/admin/ 管理后台前端
```
运行时标准 Skills 默认从以下位置发现：
```text
~/.agents/skills/
<workspace>/.agents/skills/
```
## 进一步文档
- [`api-command-collection.md`](./api-command-collection.md)：HTTP 和命令调用示例
- [`skills/localgate-http-api/SKILL.md`](./skills/localgate-http-api/SKILL.md)：HTTP API 使用指南
- [`skills/localgate-mcp-tools/SKILL.md`](./skills/localgate-mcp-tools/SKILL.md)：MCP 工具选择指南
- 标准 Skills：安装到 `~/.agents/skills/` 或 `<workspace>/.agents/skills/`，由 `get_startup_instructions` 动态发现并渐进式披露
- [`docs/`](./docs/)：部署、管理后台和执行系统设计文档
- [`todo.md`](./todo.md)：当前待办与已知的工程改进项
## 当前限制
项目当前仍有一些适合在生产化前继续加强的部分，包括：
- 审批消费的崩溃一致性和 exactly-once 语义
- 多进程共享存储的事务与锁
- 静态部署删除与注册表更新的事务性
- 部署目录的 TOCTOU 防护
- 部署审计筛选、保留和导出能力
具体条目见 [`todo.md`](./todo.md)。
MCP 配置
以下是此 MCP Server 的配置信息，可直接复制到 Cursor 或其他 MCP 客户端中使用。
mcp.json
连接信息
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