Coding Tools MCP

Coding Tools MCP — это настольное приложение на Rust + Tauri 2. Выбрав каталог проекта и запустив сервис, вы даёте AI-агенту возможность через MCP читать файлы, изменять код, запускать команды и тесты, просматривать состояние Git и сохранять ключевой прогресс в виде исторических сессий внутри проекта. Это ближе к «рабочей среде IDE, где ИИ открывает и запоминает ход разработки»; обычные инструменты разработки не требуют сначала создавать Task, а исторические сессии отвечают за восстановление контекста в новом диалоге.

Один настольный клиент одновременно управляет рабочими пространствами, MCP-сервисом, данными подключения и промптом для восстановления сессии.

Как разобраться за 30 секунд

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

При первом использовании нужно запомнить только две вещи: десктоп-клиент превращает проект в MCP-рабочее пространство, а ChatGPT подключается к нему через публичный адрес /mcp.

• Полные шаги установки и запуска десктоп-клиента

• Сразу перейти к настройке плагина ChatGPT

Быстрый старт за пять минут

1. Установите настольный клиент

Откройте Releases и скачайте соответствующий установочный пакет:

Установочный пакет для macOS пока не подписан. Если система заблокирует первое открытие, подтвердите открытие в разделе «Системные настройки → Конфиденциальность и безопасность».

2. Добавьте рабочее пространство проекта

1. Нажмите «Добавить рабочее пространство» на левой панели.

2. Выберите корневой каталог проекта.

3. Задайте имя рабочего пространства, порт MCP и способ аутентификации.

4. После сохранения рабочее пространство останется в списке слева на постоянной основе.

3. Настройте публичный туннель

Если AI-клиент находится не на локальной машине, нужно открыть доступ к локальному MCP через HTTPS:

• В разделе «Управление программным обеспечением» установите или укажите frpc / cloudflared.

• В «Конфигурации FRP» сохраните сервер, порт и Token, либо выберите Cloudflare в рабочем пространстве.

• Для каждого рабочего пространства укажите отдельный поддомен. Приложение централизованно управляет процессами FRP и прокси-маршрутами.

Конфигурация FRP-сервера хранится централизованно; каждому рабочему пространству достаточно выбрать профиль и указать свой поддомен.

Если готового FRPS-сервера ещё нет, можно воспользоваться инструкцией: Установка FRPS-сервера (аккаунт WeChat). После установки достаточно ввести адрес сервера, порт и Token в «Конфигурации FRP» клиента.

4. Запустите MCP

Откройте рабочее пространство и нажмите «Запустить» в блоке MCP. Клиент покажет:

• Локальный адрес MCP, например http://127.0.0.1:28766/mcp;

• Глобальный HTTPS-адрес MCP;

• Данные аутентификации, необходимые для подключения ChatGPT;

• Логи в реальном времени и результаты проверки состояния.

После запуска можно напрямую проверить локальные и публичные адреса, метаданные OAuth и защищённые ресурсы MCP:

Проверка работоспособности показывает по каждому пункту, доступны ли соединение и метаданные аутентификации.

Если возникают проблемы с подключением, не нужно выходить из десктоп-клиента — можно посмотреть последние логи запросов MCP:

Логи позволяют быстро подтвердить, что список инструментов, инициализация истории и вызовы контрольных точек действительно доходят до сервера.

5. Подключение AI-клиента

Клиенты, поддерживающие MCP, используют публичный MCP URL из интерфейса. При использовании OAuth клиент попадает в процесс авторизации через серверные метаданные; код авторизации, Client ID и Secret можно централизованно создавать и управлять прямо в десктоп-клиенте. В текущей версии используется предварительно настроенный OAuth-клиент, поэтому при создании ChatGPT-плагина следует выбирать статический/ручной вариант OAuth-учётных данных, а не CIMD.

Для начала подключения рекомендуется сначала вызвать инициализацию истории, затем проверить рабочее пространство:

history_session_bootstrap
server_info
get_default_cwd
git_status
check_exec_environment

Так агенту не придётся полагаться на контекст чата, чтобы угадывать текущий проект, рабочую папку и доступные ему возможности.

Два способа подключения ChatGPT

MCP Connector

Перед настройкой убедитесь:

1. MCP-сервис рабочего пространства и публичный туннель запущены.

2. Проверка публичного MCP в блоке «Проверка работоспособности» пройдена; при использовании OAuth также пройдены проверки защищённых ресурсов OAuth и метаданных авторизации.

3. Скопируйте из карточки «GPT Configuration» десктоп-клиента «Публичный адрес MCP»; при использовании OAuth подготовьте также OAuth Client ID, OAuth Client Secret и код авторизации.

ChatGPT должен подключиться к публичному HTTPS-адресу /mcp, а не к локальному адресу вида http://127.0.0.1:28766/mcp. Названия пунктов меню в ChatGPT могут немного отличаться в зависимости от версии и языка интерфейса.

1. Включите режим разработчика в ChatGPT

Откройте настройки ChatGPT, перейдите в раздел «Безопасность и вход в аккаунт» и включите «Режим разработчика». Этот переключатель позволяет добавлять непроверенные MCP-коннекторы.

Режим разработчика имеет повышенные права: используйте его только для подключения к собственным или официально доверенным MCP-серверам.

2. Создайте MCP-плагин

В меню слева в ChatGPT перейдите в раздел «Плагины», нажмите + в правом верхнем углу, чтобы создать плагин, затем выберите MCP (бета) и заполните поля:

При использовании OAuth разверните раздел «Расширенные настройки OAuth», выберите постоянные/ручные OAuth-учётные данные и укажите Client ID и Client Secret, предоставленные десктоп-клиентом; выбирать CIMD не нужно. После сохранения или подключения ChatGPT откроет страницу авторизации; введите код авторизации из карточки «GPT Configuration», чтобы выполнить первичную авторизацию.

Client Secret, код авторизации и Bearer Token — это чувствительные данные, их нельзя вставлять в переписку, Issue или открытые скриншоты. Если десктоп-клиент использует Bearer или вообще не включает аутентификацию, выберите в ChatGPT соответствующий способ проверки, предлагаемый на текущем экране.

3. Проверка подключения

Создайте новый диалог с включённым плагином и отправьте:

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。

Если в ответ вернётся информация о текущем проекте, значит цепочка «десктоп-клиент → публичный туннель → OAuth → ChatGPT → инструменты MCP» полностью рабочая. Перед первой реальной разработкой вызовите ещё раз history_session_bootstrap, чтобы создать/восстановить историю проекта.

Если ChatGPT продолжает показывать старый список инструментов, отсоедините и снова подключите плагин или создайте новый диалог и повторите проверку.

Частые проблемы

GPT Actions

1. Запустите сервис Actions рабочего пространства.

2. Скопируйте OpenAPI URL из панели Actions.

3. Импортируйте этот URL на страницу Actions в редакторе GPT.

4. В зависимости от настроек десктоп-клиента выберите None, API Key или OAuth.

MCP и Actions могут работать одновременно для одного рабочего пространства, а могут использовать разные порты и поддомены.

Зачем это нужно

• Для настоящей разработки: работайте с файлами, командами, Git, поиском и долгоживущими процессами в одном Workspace.

• Непрерывная работа между сессиями: новый диалог начинает с ограниченного текущего состояния; когда нужен точный старый контекстclick, он ищет по ключевым словам и читает исходный архив — не приходится повторно объяснять предысторию и текущий прогресс.

• Отслеживаемый прогресс: после каждого этапа можно сохранить структурированную контрольную точку; решения, изменения, результаты тестов и следующие шаги остаются в каталоге проекта.

• Многопрофильное управление: один десктоп-клиент хранит несколько проектов и управляет их MCP, Actions и публичными адресами.

• Прямое подключение к ChatGPT: встроенные Streamable HTTP, OAuth, Bearer Token, OpenAPI, FRP и Cloudflare-туннель.

• Простые инструменты по умолчанию: стабильные базовые инструменты доступны сразу; продвинутая функционность Harness включается по требованию.

Чтобы проект запоминал каждый диалог

Обычные чаты удобны для повторного просмотра переписки, но не подходят в качестве долгосрочной передачи состояния разработки.Coding Tools MCP записывает сессии в каталог docs/history-session/ текущего проекта — контекст прикрепляется к проекту, а не закрывается внутри одного окна чата.

Скопируйте полный промпт в новый диалог, чтобы инициализировать или восстановить историю; после завершения каждого этапа сохраните контрольную точку.

Доступно пять взаимодополняющих инструмента для работы с историей:

Типичный результат:

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

Исторические архивы используются в читаемом Markdown-формате, могут сниматься в резервную копию вместе с проектом или помещаться в Git, а также удобны для прямой рецензии и редактирования. memory/state.json — это ограниченная проекция текущего состояния, memory/manifest.json хранит только позиции, хэши и ключевые слова без дублирования самих записей; исходники в Markdown остаются долговечным и точным источником без потерь. Первый и каждый последующий ввод должны быть переданы как параметры initial_user_input / raw_user_input через инструменты; сервер не могут читать исходные данные чата, которые не были переданы. Контрольные точки выполняется идемпотентнымдобавлением: при изменении содержимого одного turn_id сохраняются записи revision/supersedes, и изменение признаётся успешным только после возврата ok=true и совпадения целевого сценария.

Персистентность истории обеспечивается вызовами MCP-инструментов, а не фоновой записью чата в десктоп-клиенте. Если клиент не отправляет вызовы инструментов, сервер не может узнать о новом диалоге или прогрессе задачи.

Что может делать Агент

Ядро под названием core по умолчанию предоставляет набор стабильных и комбинируемых инструментов разработки:

Типичная схема работы:

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

Расширенные профили также предоставляют возможности типа project-state, операционные записи и другие функции в составе Harness, но обычное изменение файлов и работа с командами не требует предварительно создавать задачу.

Модель прав и восстановление

Проект использует Workspace-first модель прав:

• Внутри Workspace обычные файлы имеют полные права на чтение, создание, изменение, удаление и выполнение.

• Вне Workspace разрешена полноценная только чтение через read_file, list_dir, list_files, search_text, view_image.

• Запись, удаление и выполнение вне Workspace блокируются.

• .git и некоторые системные области не могут быть нарушены через обычные файловые инструменты, apply_patch или команды интерпретатора.

• Патч предварительно проверяется и откатывается при неудаче в рамках одной операции; длительная защита идёт через Git, без создания полного снапшота Workspace.

Для Windows процессы пока выполняются с ограничением policy_only, и параметр sandbox_enforced: false в ответе соответствует реальному состоянию. Статическая политика команд не эквивалентна полной OS-песочнице.

Локальная разработка

Требования: Node.js 20+, Rust stable, а также Tauri 2 prerequisites для вашей системы.

npm install
npm run desktop

Полезные команды проверки:

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

Под Windows можно также двухкратно кликнуть dev-desktop.cmd. Не используйте для проверки только npm run dev — она запускает Vite, но не оболочкку Tauri.

Структура проекта

Благодарности

Спасибо сообщество Linux.do за поддержку распространения и обратную связь.

License

Apache-2.0