Coding Tools MCP

Coding Tools MCP ist eine Desktop-Anwendung mit Rust + Tauri 2. Nachdem Sie ein Projektverzeichnis ausgewählt und den Dienst gestartet haben, kann der KI-Agent über MCP Dateien lesen, Code ändern, Befehle und Tests ausführen, den Git-Status anzeigen und wichtige Fortschritte als historische Sitzungen im Projekt speichern. Es kommt einem „IDE-Arbeitsbereich, den die KI öffnet und der sich den Entwicklungsfortschritt merkt“ näher; normale Entwicklungswerkzeuge verlangen nicht, zuerst eine Task zu erstellen, während die historischen Sitzungen dafür zuständig sind, den Kontext in neuen Dialogen wiederherzustellen.

Ein Desktop-Client verwaltet gleichzeitig Arbeitsbereiche, MCP-Dienste, Verbindungsinformationen und Prompts zur Sitzungswiederherstellung.

In 30 Sekunden verstehen, wie es funktioniert

下载安装桌面端
  → 添加项目目录
  → 启动 MCP 和公网隧道
  → 复制“公网 MCP 地址”
  → ChatGPT 开启开发人员模式
  → 新建 MCP 插件并粘贴地址
  → 完成授权，在新对话中开始开发

Beim ersten Mal müssen Sie sich nur zwei Dinge merken: Der Desktop-Client verwandelt das Projekt in einen MCP-Arbeitsbereich, ChatGPT verbindet sich über die öffentliche /mcp-Adresse damit.

• Vollständige Installations- und Desktop-Startschritte ansehen

• Direkt zur ChatGPT-Plugin-Konfiguration

In fünf Minuten starten

1. Desktop-Client installieren

Öffnen Sie Releases und laden Sie das passende Installationspaket herunter:

Das macOS-Installationspaket ist derzeit nicht signiert. Wenn das System das erste Öffnen blockiert, bestätigen Sie das Öffnen unter „Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit“.

2. Projektarbeitsbereich hinzufügen

1. Klicken Sie links auf „Arbeitsbereich hinzufügen“.

2. Wählen Sie das Projektstammverzeichnis.

3. Legen Sie Arbeitsbereichsname, MCP-Port und Authentifizierungsmethode fest.

4. Nach dem Speichern bleibt der Arbeitsbereich dauerhaft in der linken Liste erhalten.

3. Öffentlichen Tunnel konfigurieren

Wenn sich der KI-Client nicht auf diesem Rechner befindet, muss das lokale MCP als HTTPS-Adresse bereitgestellt werden:

• Installieren oder erkennen Sie frpc / cloudflared unter „Softwareverwaltung“.

• Speichern Sie unter „FRP-Konfiguration“ Server, Port und Token, oder wählen Sie im Arbeitsbereich Cloudflare.

• Geben Sie für jeden Arbeitsbereich eine eigene Subdomain an. Die Anwendung verwaltet FRP-Prozesse und mehrere Proxy-Leitungen zentral.

Die FRP-Serverkonfiguration wird zentral gespeichert; jeder Arbeitsbereich muss nur die Konfiguration auswählen und seine eigene Subdomain eintragen.

Wenn Sie noch keinen verfügbaren FRPS-Server haben, finden Sie hier eine Anleitung: FRPS-Server-Installationsanleitung (WeChat-Konto). Nach der Installation tragen Sie Serveradresse, Port und Token in die „FRP-Konfiguration“ des Clients ein.

4. MCP starten

Öffnen Sie den Arbeitsbereich und klicken Sie bei MCP auf „Starten“. Der Client zeigt Folgendes an:

• Die lokale MCP-Adresse, z. B. http://127.0.0.1:28766/mcp;

• Die öffentliche HTTPS-MCP-Adresse;

• Die für die ChatGPT-Verbindung erforderlichen Authentifizierungsinformationen;

• Echtzeitprotokolle und Ergebnisse der Gesundheitsprüfung.

Nach dem Start können Sie direkt die lokalen und öffentlichen Endpunkte, OAuth-Metadaten und geschützten MCP-Ressourcen prüfen:

Die Gesundheitsprüfung zeigt Punkt für Punkt, ob Verbindungs- und Authentifizierungsmetadaten verfügbar sind.

Bei Verbindungsproblemen können Sie die letzten MCP-Anfrageprotokolle anzeigen, ohne den Desktop-Client zu verlassen:

Anhand der Protokolle lässt sich schnell bestätigen, ob Tool-Listen, Historieninitialisierung und Checkpoint-Aufrufe tatsächlich beim Server ankommen.

5. KI-Client verbinden

MCP-fähige Clients verwenden die öffentliche MCP-URL aus der Oberfläche. Bei Verwendung von OAuth leitet der Client über die Server-Metadaten den Autorisierungsprozess ein; Autorisierungscode, Client ID und Secret können alle zentral im Desktop-Client erzeugt und verwaltet werden. Die aktuelle Version verwendet einen vorkonfigurierten OAuth-Client; beim Erstellen des ChatGPT-Plugins sollten Sie statische/manuelle OAuth-Anmeldedaten wählen, CIMD muss nicht ausgewählt werden.

Bei der ersten Verbindung wird empfohlen, zuerst die Historieninitialisierung aufzurufen und dann den Arbeitsbereich zu prüfen:

history_session_bootstrap
server_info
get_default_cwd
git_status
check_exec_environment

So muss der Agent nicht anhand des Chat-Kontexts über das aktuelle Projekt, das Arbeitsverzeichnis und die Ausführungsfähigkeiten raten.

Zwei Zugriffswege für ChatGPT

MCP Connector

Bitte stellen Sie vor der Konfiguration Folgendes sicher:

1. Der MCP-Dienst des Arbeitsbereichs und der öffentliche Tunnel laufen beide.

2. Die öffentliche MCP-Prüfung unter „Gesundheitsprüfung“ ist erfolgreich; bei Verwendung von OAuth bestätigen Sie zusätzlich, dass die Prüfung der geschützten OAuth-Ressourcen und der Autorisierungsmetadaten erfolgreich ist.

3. Kopieren Sie die „Öffentliche MCP-Adresse“ aus der Karte „GPT-Konfiguration“ des Desktop-Clients; bei Verwendung von OAuth halten Sie außerdem OAuth Client ID, OAuth Client Secret und Autorisierungscode bereit.

ChatGPT muss die öffentliche HTTPS-/mcp-Adresse verwenden, nicht eine lokale Adresse wie http://127.0.0.1:28766/mcp. Die Menünamen von ChatGPT können je nach Version und Spracheinstellung leicht abweichen.

1. ChatGPT-Entwicklermodus aktivieren

Öffnen Sie die ChatGPT-Einstellungen, gehen Sie zu „Kontosicherheit und Anmeldung“ und aktivieren Sie den „Entwicklermodus“. Dieser Schalter erlaubt das Hinzufügen nicht verifizierter MCP-Connectors.

Der Entwicklermodus hat weitreichende Berechtigungen; verbinden Sie nur selbst bereitgestellte oder ausdrücklich vertrauenswürdige MCP-Dienste.

2. MCP-Plugin erstellen

Gehen Sie in ChatGPT links zu „Plugins“, klicken Sie oben rechts auf +, um ein neues Plugin zu erstellen, wählen Sie dann MCP (Beta) und füllen Sie Folgendes aus:

Bei Verwendung von OAuth erweitern Sie die „Erweiterten OAuth-Einstellungen“, wählen statische/manuelle OAuth-Anmeldedaten und tragen die vom Desktop-Client bereitgestellte Client ID und das Client Secret ein; CIMD muss nicht ausgewählt werden. Nach dem Speichern oder Verbinden öffnet ChatGPT die Autorisierungsseite; geben Sie den Autorisierungscode aus der Karte „GPT-Konfiguration“ des Desktop-Clients ein, um die erste Autorisierung abzuschließen.

Client Secret, Autorisierungscode und Bearer Token sind vertrauliche Informationen; fügen Sie sie nicht in Chats, Issues oder öffentliche Screenshots ein. Wenn der Desktop-Client Bearer verwendet oder keine Authentifizierung aktiviert ist, wählen Sie in ChatGPT die entsprechende, in der aktuellen Oberfläche angebotene Authentifizierungsmethode.

3. Verbindung überprüfen

Erstellen Sie einen neuen Chat mit aktiviertem Plugin und senden Sie:

请使用 Coding Tools MCP 调用 server_info、get_default_cwd 和 git_status，
告诉我当前连接的工作区、默认目录和 Git 状态。

Wenn Informationen zum aktuellen Projekt zurückgegeben werden, ist die Kette „Desktop-Client → öffentlicher Tunnel → OAuth → ChatGPT → MCP-Tools“ eingerichtet. Beim ersten echten Entwicklungsvorgang rufen Sie history_session_bootstrap auf, um die Projektgeschichte zu initialisieren oder wiederherzustellen.

Wenn ChatGPT weiterhin die alte Tool-Liste anzeigt, trennen Sie das Plugin und verbinden Sie es erneut, oder erstellen Sie einen neuen Chat und prüfen Sie erneut.

Häufige Probleme

GPT Actions

1. Starten Sie den Actions-Dienst des Arbeitsbereichs.

2. Kopieren Sie die OpenAPI-URL aus dem Actions-Bereich.

3. Importieren Sie diese URL auf der Actions-Seite des GPT-Editors.

4. Wählen Sie je nach Desktop-Konfiguration None, API Key oder OAuth.

MCP und Actions können für denselben Arbeitsbereich gleichzeitig laufen oder jeweils unterschiedliche Ports und Subdomains verwenden.

Warum Sie es brauchen

• Für echte Entwicklung: Dateien, Befehle, Git, Tests und langlebige Prozesse befinden sich im selben Workspace.

• Kontinuierliche Entwicklung über Sitzungen hinweg: Neue Chats erhalten zunächst einen begrenzten aktuellen Zustand; wenn präziser alter Kontext benötigt wird, wird per Schlüsselwort gesucht und das Originalarchiv gelesen – ohne der KI Projektkontext und aktuellen Fortschritt wiederholt erklären zu müssen.

• Nachvollziehbarer Fortschritt: Nach jeder Aufgabenrunde können strukturierte Checkpoints gespeichert werden; Entscheidungen, Änderungen, Testergebnisse und nächste Schritte bleiben im Projektverzeichnis.

• Verwaltung mehrerer Arbeitsbereiche: Ein Desktop-Client kann mehrere Projekte speichern und deren jeweilige MCP-, Actions- und öffentliche Adressen verwalten.

• Direktere ChatGPT-Anbindung: Integrierte Streamable-HTTP-, OAuth-, Bearer-Token-, OpenAPI-, FRP- und Cloudflare-Tunnel.

• Einfache Standard-Tooloberfläche: Stabile Kernwerkzeuge sind standardmäßig verfügbar, erweiterte Harness-Funktionen werden bei Bedarf aktiviert.

Damit sich das Projekt jede Konversation merkt

Normale Chatverläufe eignen sich zum Nachlesen von Gesprächen, aber nicht als langfristige Entwicklungsübergabe. Coding Tools MCP schreibt den Sitzungsfortschritt in docs/history-session/ des aktuellen Projekts, sodass der Kontext dem Projekt folgt, statt in einem einzelnen Chatfenster gefangen zu sein.

Kopieren Sie den vollständigen Prompt in eine neue Sitzung, um die Historie zu initialisieren oder wiederherzustellen; nach jeder Aufgabenrunde speichern Sie einen Checkpoint.

Es bietet fünf aufeinander abgestimmte Verlaufswerkzeuge:

Typisches Ergebnis:

对话 1：分析项目 → 修改代码 → 运行测试 → 保存检查点
                                      ↓
对话 2：读取有界当前状态 → 搜索并精读需要的旧档案 → 从上次进度继续 → 保存新检查点

Die Verlaufsarchive verwenden ein lesbares Markdown-Format, können mit dem Projekt gesichert oder in Git aufgenommen werden und lassen sich von Entwicklern direkt prüfen und überarbeiten. memory/state.json ist eine begrenzte Projektion des aktuellen Zustands, memory/manifest.json speichert nur Positionen, Hashes und Schlüsselwörter, ohne den Text zu kopieren; Markdown ist die langfristige, verlustfreie Quelle der Wahrheit. Die erste Eingabe und jede weitere Eingabe müssen von ChatGPT als Tool-Parameter initial_user_input bzw. raw_user_input übergeben werden; der Server kann nicht übermittelten Remote-Chattext nicht lesen. Checkpoints werden idempotent angehängt; bei inhaltlichen Änderungen derselben turn_id werden revision- und supersedes-Nachweise aufbewahrt, und der Speichererfolg wird erst bestätigt, wenn ok=true zurückgegeben wird und das Sitzungsziel übereinstimmt.

Die Verlaufspersistenz erfolgt durch MCP-Toolaufrufe der KI, nicht durch Aufzeichnung von Chat-Inhalten im Hintergrund durch den Desktop-Client. Wenn der Client keine Toolaufrufe auslöst, kann der Server neue Chats oder Aufgabenfortschritte nicht von sich aus erkennen.

Was der Agent tun kann

Das Standardprofil core bietet eine Reihe stabiler, kombinierbarer Entwicklungswerkzeuge:

Typischer Entwicklungsablauf:

打开 Workspace
  → 理解项目和 Git 状态
  → 搜索并读取代码
  → 事务化应用 Patch
  → 运行命令和测试
  → 检查 diff 并提交

Das erweiterte Profil behält außerdem Harness-Funktionen wie Projektstatus und Aktionsprotokolle, aber normale Dateiänderungen und Befehlsausführungen erfordern nicht, zuerst eine Task zu erstellen.

Berechtigungs- und Wiederherstellungsmodell

Das Projekt verwendet ein Workspace-first-Berechtigungsmodell:

• Innerhalb des Workspace können normale Dateien gelesen, erstellt, geändert, gelöscht und ausgeführt werden.

• Außerhalb des Workspace ist vollständiger Nur-Lese-Zugriff erlaubt: read_file, list_dir, list_files, search_text, view_image.

• Schreiben, Löschen und Ausführen außerhalb des Workspace werden blockiert.

• .git und .github können nicht durch normale Dateiwerkzeuge, Patches oder Interpreterbefehle beschädigt werden.

• Patches führen innerhalb eines einzelnen Vorgangs eine Vorprüfung und Fehlerwiederherstellung durch; für die langfristige Wiederherstellung wird einheitlich Git verwendet, es werden keine vollständigen Workspace-Snapshots erstellt.

Windows-Subprozesse befinden sich derzeit weiterhin in der Ausführungsgrenze policy_only; sandbox_enforced: false in der Rückgabe ist der tatsächliche Zustand. Eine statische Befehlsrichtlinie ist nicht mit einer vollständigen Betriebssystem-Dateisystem-Sandbox gleichzusetzen.

Lokale Entwicklung

Umgebungsanforderungen: Node.js 20+, Rust stable sowie die Tauri-2-Voraussetzungen für Ihr System.

npm install
npm run desktop

Häufig verwendete Verifikationsbefehle:

npm run check
npm run build
cd src-tauri && cargo test
cd src-tauri && cargo clippy --all-targets -- -D warnings

Unter Windows können Sie auch dev-desktop.cmd per Doppelklick ausführen. Verwenden Sie nicht nur npm run dev, um die Desktop-Anwendung zu verifizieren – es startet nur Vite, nicht die Tauri-Shell.

Projektstruktur

Danksagung

Dank an die Linux.do-Community für die Unterstützung bei der Verbreitung und dem Feedback des Projekts.

Lizenz

Apache-2.0