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TRAECNclaw MCP Skill

由规范版 TRAECNclaw 0.6.0 在提交 40bcf7707ed9b0ff7938aea8e511d0b87d300705 生成。

TRAECNclaw 是一个本地优先的 MCP 服务器和 Agent Skill,用于操作用户 Mac 上的 TraeCN 桌面应用。本仓库是公共分发镜像:它携带可移植的 Skill、可安装的服务器归档、来源证明和市场元数据,而不发布私有的规范历史。

TRAECNclaw 暴露 MCP 合约版本 5,恰好有 20 个稳定的、单一意图的工具。正常的 Agent 流程是:

  1. 仅在需要时打开工作区。

  2. 仅在需要时选择模型或模式。

  3. 发送一条消息并释放调用方上下文。

  4. 旧版 MCP 客户端会收到持久通知;现代的 2026-07-28 主机可以协商 Tasks 并订阅返回的确切任务 ID。

排队、等待、恢复、常规非命令问题、任务所有权和持久完成仍由网关管理。

本地服务器使用换行分隔的 stdio,实现 MCP 2026-07-28,并保持与基于初始化的 2025-11-252024-11-05 客户端的兼容性。TRAECNclaw 合约版本 5 是工具表面版本,不是 MCP 协议修订版。独立协商的上游草案 io.modelcontextprotocol/tasks 扩展不添加工具。

安装服务器

通过一个经过验证的渠道安装确切版本:

npm install --global @luckycat133/traecnclaw@0.6.0
# or, after `brew info` reports 0.6.0
brew install Luckycat133/tap/traecnclaw

匹配的 GitHub Release 也提供完整的 scoped npm tarball 和确定性的 MCPB 包。无关的 unscoped traecnclaw@0.3.1 包是历史性的,不是当前的安装路径。

Related MCP server: WinScript

安装 Agent Skill

使用开放的 Skills CLI 从公共 GitHub 仓库安装:

npx skills add https://github.com/Luckycat133/traecnclaw-mcp-skill \
  --skill traecnclaw-mcp \
  -g

或者从 GitHub Release 下载匹配的 Skill 归档。该 Skill 位于 .codex/skills/traecnclaw-mcp,包含 assets/mcp-client-config.jsonscripts/setup-mcp.js 和服务器启动器。安装或更新 Skill 后,请重启 Agent 主机。

使用 scripts/setup-mcp.js 验证服务器发现并生成主机条目。正常运行时为:

Agent host -> local stdio server -> gateway on the same Mac -> TraeCN

服务器和网关运行在与 TraeCN 相同的用户拥有的 Mac 上。市场容器可以检查 stdio 模式,但云容器无法透明地控制用户的本地 TraeCN 桌面。

准备好的官方注册表元数据使用 scoped 包 @luckycat133/traecnclaw@0.6.0,采用本地 stdio 传输。Smithery Local 使用匹配的已验证 MCPB 包;已退役的 smithery.yaml 格式仍然不存在。

配置

网关默认值为 TRAECN_GATEWAY_HOST=127.0.0.1TRAECN_GATEWAY_PORT=8788。非回环绑定需要 TRAECN_GATEWAY_TOKEN。没有 MCP 工具配置文件设置。

发现渠道

同一个公共仓库是 Skill 和 MCP 目录提交的规范来源。只有当目录列表的版本、本地 stdio 传输、macOS 要求、20 个工具计数和生成的安装命令与此 Release 匹配时,该目录列表才是可信的。

选定的渠道包括 ClawHub、Glama、skills.sh、AwesomeSkills.dev、MCP.Directory、MCPB/Smithery Local,以及——在存在当前公共包之后——官方 MCP 注册表和 PulseMCP。其他目录应重用相同的来源证明和安装副本,而不是维护分支。

Glama

glama.json 和生成的根 Dockerfile 支持目录注册、维护者验证、安全/质量扫描和工具模式检查。Dockerfile 安装当前公共 Release,绝不包含网关令牌或模拟桥接。

TRAECNclaw 应列为本地 stdio 服务器。不要将 Glama 托管的容器描述为对用户 Mac 的自动远程连接。

有关来源证明和渠道就绪状态,请参阅 SOURCE_REVISIONrelease-manifest.json

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Luckycat133/traecnclaw-mcp-skill'

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