Codex Harness MCP
A Harness MCP — Codex-Stil autonomer Programmier-Agent-Dienst
A Harness MCP ist ein lokaler Serverdienst, der auf dem Model Context Protocol (MCP) basiert. Er stellt die geschichteten Kontexte, das Skill-System und die autonomen Agent-Fähigkeiten des Codex Harness externen KI-Clients (wie Claude Desktop, DeepSeek usw.) in Form von MCP-Tools zur Verfügung. Über diesen Dienst können externe KI-Systeme in Ihren lokalen Projekten Code ausführen, Dateien lesen und schreiben, externe Tools aufrufen und komplexe Programmieraufgaben auf strukturierte Weise erledigen.
✨ Kernfunktionen
Geschichtete Kontextassemblierung — Angelehnt an das Codex-Harness-Design werden grundlegende Verhaltensrichtlinien, benutzerbezogene AGENTS.md, projektspezifische AGENTS.md und ein Skill-Index schichtweise überlagert. Die Prozesskonventionen können vom Benutzer frei bearbeitet werden und sind nicht fest im Code verdrahtet.
Skill-System — Unterstützt die Definition unabhängiger Skills im Verzeichnis
.a_harness_mcp/skills/des Projekts. Über das Toolget_skillwerden die vollständigen Anweisungen bei Bedarf geladen, wodurch Kontextredundanz reduziert wird.Integrierter umfangreicher Tool-Satz — Bietet Shell-Befehlsausführung, Datei-Lesen/Schreiben, Verzeichnisdurchsuchung, Patch-Anwendung, Bildanzeige, Websuche, MCP-Serververwaltung und mehr.
Codex-Agent-Integration — Integriertes
codex-Tool, mit dem komplexe Codierungsaufgaben direkt an den Codex-Agent delegiert werden können, mit Timeout-Steuerung und benutzerdefinierten Modellen.Proxy für externe MCP-Server — Über die Konfigurationsdatei
mcp_servers.jsonkönnen Drittanbieter-MCP-Server (z. B. Excel, SSH, AMap usw.) einheitlich als Proxy bereitgestellt und in die Tool-Liste integriert werden.Grafische Steuerungsoberfläche — Bietet ein mit PyQt5 erstelltes GUI-Programm zur Konfiguration von Projektverzeichnis, Berechtigungsmodus, Host-Port und Modellparametern sowie zur Echtzeit-Anzeige von Dienstprotokollen und KI-Interaktionsaufzeichnungen.
Leichtgewichtiger Testclient — Integrierter
mcp_client_test.py, der nur die Standardbibliothek verwendet und ohne Drittanbieter-Abhängigkeiten die Verfügbarkeit des Dienstes verifizieren kann.
Related MCP server: onputer
🚀 Schnellstart
Server starten
# 启动 GUI 控制界面
python codex_mcp_gui.py
# 或直接启动 HTTP 服务(无 GUI)
python codex_mcp_server.pyMCP-Client verbinden
Der Dienst stellt standardmäßig einen MCP-Streamable-HTTP-Endpunkt unter http://127.0.0.1:9999/mcp bereit und unterstützt die Verbindung beliebiger MCP-kompatibler Clients.
Mit dem Smoke-Test-Client verifizieren
# 握手并列出所有可用工具
python mcp_client_test.py
# 调用 shell 工具执行 dir 命令
python mcp_client_test.py --tool shell --args '{"command":"dir"}'
# 调用 codex 工具执行编程任务
python mcp_client_test.py --tool codex --args '{"prompt":"读取当前目录所有 Python 文件并统计总行数"}'In Claude Desktop konfigurieren
Fügen Sie in der Claude-Desktop-Konfigurationsdatei Folgendes hinzu:
{
"mcpServers": {
"a-harness-mcp": {
"url": "http://127.0.0.1:9999/mcp"
}
}
}📦 Verfügbare Tools
Tool-Name | Beschreibung |
| Shell-Befehle im Projektverzeichnis ausführen (durch Berechtigungsmodus eingeschränkt) |
| Codex-Agent zum Erledigen von Codierungsaufgaben starten (verschachtelter Agent) |
| Textdateien im Projekt lesen |
| Textdateien im Projekt schreiben (im Nur-Lese-Modus deaktiviert) |
| Verzeichnisinhalte im Projekt auflisten |
| Git-Stil-Unified-Diff-Patches anwenden |
| Bilder anzeigen (base64-codiert oder unter Projektpfad) |
| Online-Suche (über die DuckDuckGo-Webschnittstelle) |
| Den aktuell injizierten vollständigen Kontext zurückgeben (Prozessregeln + Skill-Index) |
| Verfügbare Skills des Projekts auflisten |
| Die vollständige SKILL.md-Beschreibung des angegebenen Skills bei Bedarf laden |
| Langzeitgedächtnis-Verwaltung (Benutzerpräferenzen, Verhaltenskorrekturen, Diskussionspunkte usw.) |
| Einen zu überprüfenden benutzerdefinierten Skill-Entwurf erstellen |
| Externe Gedächtnisdaten in der Vorschau anzeigen und importieren |
🧩 Skill-System (Skills)
Skills sind projektebene, wiederverwendbare Fähigkeitseinheiten, die unter .a_harness_mcp/skills/<Skill-Name>/SKILL.md gespeichert werden.
Jede Skill-Datei deklariert Metadaten über Frontmatter:
---
name: pdf-analyzer
description: 提取 PDF 文档中的表格和关键信息,适用于财务报告分析
---
# PDF 分析技能
## 使用场景
...Beim Initialisieren lädt die externe KI nur name und description des Skills als Index. Der vollständige Text wird bei Bedarf über get_skill abgerufen, wodurch die Belegung des Kontextfensters erheblich reduziert wird.
🎛️ Berechtigungsmodi
Modus | Beschreibung |
| Nur-Lese-Modus, jegliche Schreibvorgänge sind verboten |
| Erlaubt Lesen, Schreiben und Befehlsausführung im Arbeitsbereich |
| Vollständige Arbeitsbereichsberechtigung ohne zusätzliche Einschränkungen |
Der Berechtigungsmodus kann über das GUI-Dropdown-Menü oder den Dienststartparameter umgeschaltet werden.
📁 Mechanismus der geschichteten Kontextassemblierung
Beim Dienststart werden automatisch die folgenden Kontexte assembliert und der externen KI als anfängliche Anweisungen injiziert:
Grundlegende Verhaltensrichtlinien — Integrierte Codex-Stil-Richtlinien (Tool-Spezifikationen, Autonomie, Qualitätsanforderungen)
Benutzerbezogene Prozesskonventionen —
~/.a_harness_mcp/AGENTS.md(Standardvorlage wird beim ersten Start automatisch generiert, frei bearbeitbar)Projektspezifische Prozesskonventionen —
<Projekt>/AGENTS.mdoder<Projekt>/.a_harness_mcp/AGENTS.md(höhere Priorität als benutzerbezogene)Skill-Index — Scannt das Verzeichnis
.a_harness_mcp/skills/und fasst Namen und Beschreibungen aller Skills zusammen
🔌 Proxy für externe MCP-Server
Über die Konfigurationsdatei mcp_servers.json können Drittanbieter-MCP-Server als Proxy in diesen Dienst integriert werden:
[
{
"name": "excel",
"enabled": true,
"config": {
"mcpServers": {
"excel": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@zhiweixu/excel-mcp-server"],
"env": { "CACHE_MAX_AGE": "1" },
"type": "stdio"
}
}
}
}
]Die als Proxy bereitgestellten Tools werden einheitlich in der Tool-Liste registriert und können von der externen KI direkt aufgerufen werden.
🧪 Entwicklung und Tests
Abhängigkeiten installieren
pip install PyQt5Tests ausführen
# 启动服务(GUI 或非 GUI 模式)
python codex_mcp_gui.py
# 另开终端执行冒烟测试
python mcp_client_test.py🗂️ Projektstruktur
.
├── A Harness MCP.exe # PyInstaller 打包的可执行文件
├── codex_mcp_gui.py # PyQt5 GUI 控制界面
├── codex_mcp_server.py # MCP HTTP 服务核心实现
├── context.py # 分层上下文装配器
├── mcp_plugins.py # 外部 MCP 服务器代理与插件管理
├── mcp_client_test.py # 纯标准库 MCP 客户端冒烟测试
├── mcp_servers.json # 外部 MCP 服务器配置
└── codex_mcp_gui_config.json # GUI 配置文件(项目目录、端口、权限模式等)📄 Lizenz
🤝 Beiträge
Issue- und Pull-Request-Einreichungen sind willkommen. Stellen Sie vor dem Einreichen von Code sicher, dass:
Der vorhandene Codestil eingehalten wird
Neue Funktionen mit entsprechenden Testfällen versehen sind
Die zugehörige Dokumentation aktualisiert wird
Mit ❤️ erstellt für die lokale KI-Agent-Entwicklung.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
Remote MCP server exposing SMI Aware tools, resources, and skills over Streamable HTTP.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceA passive MCP server that exposes a toolbox of executable tools (shell, network, HTTP, AI search, SSH, S3 file operations) to autonomous agents via Streamable HTTP, with strong security features including Docker sandboxing and WAF.2Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI chat clients to securely access and manage local files, run terminal commands, work with Git repositories, and read AGENTS.md instructions and skills via a stateless Streamable HTTP MCP server.MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables MCP clients such as ChatGPT and Claude to administer Linux or macOS hosts through authenticated Streamable HTTP, including running shell commands, reading and writing files within a workspace, listing directories, and retrieving system metrics.110 PyPI1MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables MCP clients to remotely dispatch AI agents and use file/system tools on an Omarchy VM over authenticated Streamable HTTP, replacing SSH-based pipelines.MIT