OrbitMCP
OrbitMCP
边缘原生模型上下文协议(MCP)控制平面与自主工具调度器
一个轻量级、物理隔离的桌面控制台,将本地 LLM(Llama 3.2)连接到标准 MCP 工具,并提供确定性硬件安全保障。
核心问题
标准大型语言模型——无论是专有云端 API 还是本地权重——本质上都是孤立的文本预测器。它们对自身运行所在的物理机器根本缺乏感知:
无原生硬件感知能力: 没有外部胶水代码,LLM 无法独立检查剩余显存、查看项目仓库、运行 Shell 例程或读取 SQLite 数据库。
云端隐私与数据外泄风险: 通过云端 API 传输专有代码库结构、内部文档和主机遥测数据,会引入持续的 Token 开销和数据合规漏洞。
Electron 臃肿问题: 现有的智能体 GUI 普遍依赖 Electron,在推理模型加载到内存之前就消耗了 800MB–1.5GB 的内存。
Related MCP server: ControlMCP
OrbitMCP 的解决方案
OrbitMCP 将你的本地工作站转变为零延迟、物理隔离的智能体环境。
OrbitMCP 采用原生 Rust(Tauri v2) 外壳和 Python FastMCP 伴生进程构建,运行时内存开销低于 100MB,将你的系统资源完全预留给模型权重和快速本地推理。
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ User Prompt / Directive │
└───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Local Quantized LLM (Ollama / Llama-3.2) │
│ - Analyzes intent & generates standard JSON tool execution schema │
└───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ (MCP Tool Call)
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OrbitMCP FastMCP Gateway (Local :8765) │
│ - Validates sandbox path boundaries & executes kernel functions │
└───────────────────┬────────────────────────────────┬───────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ system_telemetry() │ │ list_files() │
│ (RAM / CPU / Headroom) │ │ (Safe Workspace Tree) │
└────────────┬────────────┘ └────────────┬────────────┘
│ │
└────────────────┬───────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ React 18 Control Plane (Geist UI + Claude Thinking) │
│ - Real-time hardware stream, collapsible trace & typewriter output │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心特性
1. 自主 MCP 工具执行循环
OrbitMCP 将用户查询转换为与 OpenAI 兼容的工具规范,供本地 Ollama 模型使用。当查询需要操作系统上下文时,模型会中断标准生成过程,向 FastMCP 网关分发结构化工具参数,在本地执行 Python 脚本,并汇总最终结果载荷。
2. 实时内核遥测轮询
通过 psutil 直接进行硬件轮询,每 3 秒监控一次 CPU 核心利用率、常驻内存消耗和可用内存余量,以防止在重型推理过程中发生内存溢出(OOM)卡死。
3. Claude 风格思考过程区块
包含一个振荡的 4 柱波形动画和实时耗时计时器(Thought for 11.4s)。思考区块可折叠为内部独白草稿,详细记录模式解析和安全边界检查过程。
4. 四款精选开发者主题
包含四套高对比度的开发者配色方案,可在运行时切换并即时重新渲染令牌:
Obsidian Amber(深炭黑 + 暖琥珀)
Tokyo Violet(赛博合成靛蓝 + 紫色)
Matrix Emerald(终端绿 + 墨黑)
Linear Cobalt(深空岩板灰 + 天蓝)
5. 动态模型发现与参数调优
模型下拉框: 启动时自动查询本地 Ollama 守护进程(
/api/tags),列出已安装的权重模型(llama3.2:3b、qwen2.5-coder、mistral等)。采样温度: 内置滑块(0.0 到 1.0),用于动态调整生成的确定性。
工具门控: 每个工具卡片上设有独立开关,可动态启用或禁用模型模式中的特定 MCP 功能。
技术栈
层 | 技术 | 用途 |
桌面容器 | Tauri v2 (Rust) | 原生 Windows 窗口生命周期、极低内存占用、零开销 IPC |
前端界面 | React 18, TypeScript, Vite | 响应式仪表盘状态、实时指标轮询、快捷键 |
样式与图标 | Tailwind CSS, Lucide Icons | 响应式石板灰主题、微过渡动画、开发者图标符号 |
字体排印 | Geist Sans & JetBrains Mono | 受 Claude 启发的开发者可读性与等宽字体细节 |
工具引擎 | FastMCP, FastAPI, Uvicorn | 标准化的模型上下文协议(MCP)实现 |
本地推理 | Ollama (Llama 3.2 3B) | 完全离线、隐私至上的本地语言模型执行 |
项目结构
orbit-mcp/
├── backend/ # FastMCP Python engine
│ ├── tools/
│ │ ├── telemetry.py # Kernel hardware metrics polling
│ │ └── fs.py # Sandboxed workspace filesystem inspector
│ ├── server.py # FastAPI gateway & Ollama tool loop dispatcher
│ └── requirements.txt # Python dependencies
├── src/ # React frontend source
│ ├── App.tsx # Main OrbitMCP Control Plane component
│ ├── main.tsx # React DOM entry point
│ ├── index.css # Tailwind base styles & Claude wave keyframes
│ └── vite-env.d.ts # Vite client TypeScript definitions
├── src-tauri/ # Native Rust desktop application
│ ├── capabilities/ # Tauri v2 security policies
│ ├── icons/ # Multi-platform application icon sets
│ ├── src/main.rs # Rust application entry point
│ ├── Cargo.toml # Rust dependencies & metadata
│ └── tauri.conf.json # Window geometry, title, and build targets
├── orbitmcp-cover.png # Repository hero cover banner
├── orbit-icon.png # Master 1024x1024 application icon
├── package.json # Node dependencies and scripts
├── tailwind.config.js # Color tokens & typography configuration
└── tsconfig.json # TypeScript compiler rules (TS5 bundler mode)
快速开始
前提条件
请确保你的主机系统已安装以下运行时:
Node.js(v18.0 或更高版本)
Python(v3.10 至 v3.12)
Rust & Cargo(用于 Tauri 桌面编译)
Ollama(已拉取
llama3.2:3b模型)
安装与配置
1. 克隆仓库
git clone [https://github.com/Velocity07/OrbitMCP.git](https://github.com/Velocity07/OrbitMCP.git)
cd OrbitMCP
2. 配置 Python FastMCP 后端
创建并激活虚拟环境,然后安装依赖:
# Windows PowerShell
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
# Install backend requirements
pip install -r backend/requirements.txt
3. 安装前端依赖
npm install
4. 拉取本地推理模型
确保 Ollama 正在运行,然后拉取默认的轻量级工具调用模型:
ollama pull llama3.2:3b
运行 OrbitMCP
步骤 A:启动 FastMCP 后端服务器
在第一个终端中(已激活 .venv 虚拟环境):
python backend/server.py
网关将初始化于 http://127.0.0.1:8765。
步骤 B:启动原生桌面窗口
在第二个终端中:
npx tauri dev
OrbitMCP 将编译原生 Rust 二进制文件,启动桌面窗口,并自动与 FastMCP 后端建立实时 IPC 桥接。
编写自定义 FastMCP 工具
OrbitMCP 的设计目标之一是易于扩展。要向智能体循环注册新工具:
使用 FastMCP 在
backend/tools/中定义工具函数:
# backend/tools/network.py
import socket
from typing import Dict, Any
def test_port(host: str, port: int) -> Dict[str, Any]:
"""Check if a specific host and port is accepting connections."""
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.settimeout(2.0)
try:
s.connect((host, port))
s.close()
return {"host": host, "port": port, "open": True}
except Exception as e:
return {"host": host, "port": port, "open": False, "error": str(e)}
在
backend/server.py中注册工具装饰器和模式:
from tools.network import test_port
@mcp.tool()
def check_port(host: str, port: int) -> Dict[str, Any]:
"""Test connection status for a remote host and port."""
return test_port(host, port)
重启
server.py。该工具将立即出现在 已注册工具 面板中,并可被自主调用。
路线图
FastMCP Python 网关集成
实时主机硬件遥测轮询(CPU / RAM)
Llama 3.2 自主工具执行循环
Claude 风格思考折叠面板与耗时计时器
多主题运行时切换器(Obsidian、Tokyo、Emerald、Cobalt)
原生 Tauri v2 Windows Shell 集成
服务器发送事件(SSE)逐 Token 流式输出
自动化的 PyInstaller 伴生二进制文件打包
多轮对话记忆草稿
许可证
基于 MIT 许可证 分发。更多信息请参阅 LICENSE。
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