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PourrezJ

mcp-pc-connector

by PourrezJ
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Python
Local

mcp-pc-connector

Serveur MCP (Streamable HTTP) pour coder sur ce PC à distance.

Outils : read, view_image, apply_patch (format Codex *** Begin Patch ou diff unifié), exec_command (one-shot ou interactive=true → session), write_stdin.

Lancer

run.cmd            # crée la venv au 1er lancement

Config dans .env (voir .env.example) : MCP_TOKEN, PORT (9931), ALLOWED_ROOTS (D:/Repos, séparateur ;), HOST (0.0.0.0).

  • Endpoint : http://<ip-du-pc>:9931/mcp/<MCP_TOKEN> (token dans l URL, pas de Bearer ; tout autre chemin = 404)

  • Public : https://mcp.djoe.ovh/mcp/<MCP_TOKEN> (nginx -> 192.168.1.138:9931)

  • GET /health → ok (sans auth)

  • Test : .venv\Scripts\python.exe test_client.py

Related MCP server: Codex Harness MCP

Client Hermes (config.yaml)

mcp_servers:
  pc:
    url: "http://127.0.0.1:9931/mcp/<MCP_TOKEN>"
    timeout: 300

Accès depuis l'extérieur

Le serveur exécute des commandes arbitraires : ne l'exposez jamais en HTTP clair sur Internet. Passez par Tailscale/WireGuard, ou un reverse proxy HTTPS (Caddy/nginx), ou cloudflared tunnel. Les clients type ChatGPT/Claude.ai « connecteur personnalisé » exigent une URL HTTPS publique.

Serveurs MCP locaux (passerelle)

Déclarez des serveurs MCP stdio dans upstreams.json (même forme que Claude Desktop : command, args, env, enabled). Leurs outils apparaissent sous <nom>__<outil>, par exemple blender__execute_blender_code. Après une modification : appelez l'outil upstreams avec action="reload". Le statut et les erreurs sont visibles avec action="status".

Blender

  • Serveur : blender-mcp (installé dans la venv)

  • Add-on : blender/addon.py (copie de ahujasid/blender-mcp, MIT, port par défaut changé en 9877), installé dans Blender 5.2, port 9877. Le port 9876 reste pour l'extension officielle Blender Lab.

  • Le serveur de l'add-on démarre tout seul à l'ouverture de Blender. Il suffit que Blender soit ouvert.

  • Test : .venv\Scripts\python.exe test_blender.py

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Codex Harness MCP

    2091k
    F
    license
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    A
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    Enables MCP-compatible AI clients to invoke CLI-driven agent tools over Streamable HTTP, including shell execution, file operations, patching, image viewing, web search, and nested agent tasks, with permission modes and real-time progress streaming.
    -

  • onputer

    tteggu87
    A
    license
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    maintenance
    Enables 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

  • mcp_server

    luoxi0615
    A
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    Not graded
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    Enables remote Linux operations over Streamable HTTP, allowing MCP clients to read/write files, run shell jobs, keep disk memory, and activate operator-authored TypeScript tools, with operator confirmation for every tool call.
    MIT