openaaas-mcp-adapter

🚀 Quick Start

什么是 OpenAaaS?

智能流动，数据静止 —— 让 Agent 走到数据身边，而不是把数据交给 Agent。

OpenAaaS 是一个面向 AI for Science 的 Agent 编排网络（Agent Orchestration Network）：数据驻留在产生它的原地，Agent 能力通过网络流动到数据身边。

论文：技术设计与实现细节详见 arXiv:2605.13618。

为什么选择 OpenAaaS?

1. Agent 编排，节点即 Agent

网络调度的对象不是脚本，而是拥有完整工具链的 Agent 实例。每个节点上的 Docker 容器内运行完整 Agent，能够自主决策、自主执行、自主调用子 Agent。任意 Agent（Claude Code、pi mono、Kimi 等）都可以像调用工具一样发现、委派并组合全球节点的其他 Agent。

2. 数据原地处理，零迁移

原始数据始终留在产生它的位置，远程 Agent 直接在数据旁工作。网络只传输任务描述与结果（KB~MB 级），不触碰原始数据（TB 级）。

3. 免规范化接入，即插即用

无需统一数据格式，JSON/CSV/Excel/MATLAB/HDF5/厂商二进制格式均可原地处理。节点零配置入网：open-aaas-server run 首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite。自描述 API + 渐进式能力发现，Agent 无需插件即可理解并调用全部服务。

4. 近数据端计算，低门槛部署

Rust 单二进制 + SQLite 嵌入式，零依赖部署，复制即用。Docker 隔离执行，每个任务独立沙箱。节点单向出站即可加入网络，无需公网 IP、无需开端口、无需 SSH——专为实验室防火墙和 NAT 环境设计。

如何使用？

公共服务器：https://api.open-aaas.com

Jupyter Notebook (Binder)

点击上方 Binder 徽章即可在浏览器中运行 binder/quickstart.ipynb，无需安装任何软件。

桌面客户端

基于 Tauri 的跨平台桌面应用，支持 macOS 和 Windows。适合非技术用户管理多个服务器、拖拽上传文件、实时查看任务进度。

macOS 和 Windows 用户可直接从 GitHub Releases 下载 .dmg 或 .msi 安装包。macOS 首次打开需前往 系统设置 → 隐私与安全性 → 安全性 点击"仍要打开"。

详见 client-app/README.md。

Python SDK

pip install pyopenaaas

import pyopenaaas

client = pyopenaaas.Client()
client.register(name="your-name")

services = client.list_services()
task = client.submit_task(
    service_id=services[0].id,
    task_prompt="你的任务描述",
)
task = client.wait_for_task(task.id)
paths = client.download_all_files(task.id)

详见 pyopenaaas/README.md。

MCP 适配器

openaaas-mcp-adapter 已发布至 PyPI。支持 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、Cline 等）只需一条配置即可接入：

{
  "mcpServers": {
    "openaaas": {
      "command": "uvx",
      "args": ["openaaas-mcp-adapter"]
    }
  }
}

配置后重启客户端，即可在对话中调用全部能力。

详见 client-extension/openaaas-mcp-adapter/README.md。

pi / kimi 插件

在对话中直接说：

"帮我设置 OpenAaaS 的服务器地址为 https://api.open-aaas.com，然后提交一个数据分析任务"

客户端 Agent 自动完成注册、服务发现、任务提交和结果获取。

通用 Agent 框架

如果你的 Agent 没有 OpenAaaS 插件，直接访问 https://api.open-aaas.com。无需认证，返回完整 API 文档和使用说明，Agent 读取后即可自动完成注册、服务发现、任务提交。

部署自己的节点

预编译二进制（推荐）

无需安装 Rust，下载即可运行：GitHub Releases

支持平台：

• Server / Agent Core：Linux x64 (musl 静态链接)、Linux arm64 (musl 静态链接)、macOS arm64、Windows x64

• 桌面客户端：macOS、Windows

Linux 版本采用 musl 静态链接，不依赖系统 glibc，可在任意 Linux 发行版直接运行。

chmod +x open-aaas-server   # Unix 用户
./open-aaas-server run

首次启动自动生成 config.toml 和 SQLite 数据库。

从源码编译

cd server
cargo build --release
./target/release/open-aaas-server run

Agent Core 部署详见 agent-core/README.md。

架构

客户端 Agent
(pi mono / Claude Code / Kimi Cli / Cline / 自研 Agent)
        ▲
        │ 控制流：任务描述、心跳、结果（KB 级）
        ▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
OpenAaaS Server（网络枢纽）
Rust + SQLite — 轻量索引层
  • 服务注册  • 任务路由  • 节点心跳  • 文件中转
        ▲
        │ 短轮询（单向出站 HTTP）
        ▼
───────────────────────────────────────────────────────────────────
Agent Core（网络节点）
Rust + Docker — 部署在数据本地
  • 向网络注册能力  • 轮询认领任务
  • 容器沙箱隔离执行  • 上报结果
        │
        ▼
   [完整 Agent 实例]
   （拥有完整工具链，在容器内自主决策、自主执行）
        │
        ├─→ [本地数据集]（TB 级）
        ├─→ [分析脚本]（算法/模型）
        └─→ [专用硬件]（GPU/仪器）

项目结构

OpenAaaS/
├── server/           # 网络枢纽（调度中心） (Rust)
├── agent-core/       # 网络节点（执行节点） (Rust)
├── client-app/       # 桌面客户端 (Tauri + Vue 3)
├── dash/             # 调试与管理员工具 (Python/Streamlit)
├── client-extension/ # 客户端扩展 — pi 插件、kimi 插件、MCP 适配器
├── pyopenaaas/       # Python SDK
└── binder/         # 示例 notebook 与脚本

论文

arXiv:2605.13618 — https://arxiv.org/abs/2605.13618

参与贡献

欢迎参与贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md。

开源许可

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