Skip to main content
Glama
cybercrazetech

THU Agent by CyberCraze

THU CyberCraze Agent

THUラボプロキシ(OpenAI互換API)を利用したインタラクティブなターミナルコーディングエージェントです。現在のターミナルで動作し、現在のディレクトリ内で作業を行い、ファイルの検査やシェルコマンドの提案を行い、実行前にユーザーの承認を待ちます。

1. インストール

1.1 APIキーの取得

こちらからキーを作成してください:

https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/c/new

ベースURL:

https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1

環境変数の設定:

export THU_LAB_PROXY_API_KEY='your_proxy_key_here'
export THU_LAB_PROXY_BASE_URL='https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1'

Windows PowerShellの場合:

$env:THU_LAB_PROXY_API_KEY='your_proxy_key_here'
$env:THU_LAB_PROXY_BASE_URL='https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1'

エージェントを起動して、プロンプトが表示されたときにキーを貼り付けることもできます。エージェントはキーをユーザーごとのグローバル設定ファイルに保存します:

  • LinuxおよびmacOS: ~/.thu-cybercraze-agent/.env

  • Windows: %USERPROFILE%\.thu-cybercraze-agent\.env

1.2 エージェントの実行

Linux(ビルド済みバイナリ):

./dist/thu-agent

Windows(Windows上でビルド):

.\dist\thu-agent.exe

macOS(Pythonを直接実行):

python3 agent.py

1.3 バイナリのビルド(必要な場合)

Linuxビルド:

bash build_agent.sh

結果:

dist/thu-agent

Windowsビルド(WSL内ではなくWindows上で実行):

py -3 -m pip install pyinstaller
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build_agent_windows.ps1

結果:

dist\thu-agent.exe

1.4 オプション:グローバル実行

Linux:

sudo install -m 755 dist/thu-agent /usr/local/bin/thu-agent

Windows:リポジトリの dist ディレクトリを PATH に追加するか、.exe を既に PATH にあるディレクトリにコピーします。

例(PowerShell):

[Environment]::SetEnvironmentVariable(
  "Path",
  $env:Path + ";C:\Users\USER\Downloads\THU-deepseek-glm-api-mcp-server\dist",
  "User"
)

新しいターミナルを開いて実行:

thu-agent.exe

Related MCP server: firepass-mcp

2. 使用方法

エージェントの起動:

./dist/thu-agent

またはPythonで実行:

python3 agent.py

モデルとキーを直接渡すことも可能です:

python3 agent.py --model deepseek-v3.2 --api-key "$THU_LAB_PROXY_API_KEY"

デフォルトモデル:

deepseek-v3.2

現在のモデル:

  • qwen3-max-thinking

  • qwen3-max

  • glm-5

  • glm-5-thinking

  • glm-4.7-thinking

  • kimi-k2.5

  • kimi-k2.5-thinking

  • minimax-m2.5

  • minimax-m2.5-thinking

  • qwen3.5-plus

  • qwen3.5-plus-thinking

  • qwen3.5-mini

  • deepseek-v3.2-thinking

  • deepseek-v3.2

エージェントが思考中またはコマンド実行中に Ctrl+C を押すと中断できます。フォローアップの指示を求められるので、中断されたターンを破棄する場合は /stop と入力するか、新しい指示を入力して続行してください。

3. 機能一覧

利用可能なスラッシュコマンド:

  • /help

  • /save [name]

  • /autosave

  • /context

  • /compact [keep]

  • /clear

  • /status

  • /attach <path> [instruction]

  • /stop

  • /sessions

  • /load <id|name>

  • /fork <id|name> [new-name]

  • /new [name]

  • /delete <id|name>

  • /update

  • /model

  • /key

  • /pwd

  • /alwaysRun

  • /exit

4. 機能説明

セッションとメモリ:

  • /save [name] 現在のセッションをディスクに保存します。セッションはデフォルトで手動保存です。

  • /autosave このセッションの自動保存を切り替えます。

  • /sessions 保存されたセッションをID、概要、最終使用時間とともに一覧表示します。

  • /load <id|name> 保存されたセッションを読み込みます。

  • /fork <id|name> [new-name] 保存されたセッションから新しいセッションを作成します。

  • /new [name] 新しいコンテキストで新しいセッションを開始します。

  • /delete <id|name> 保存されたセッションを削除します。

コンテキスト管理:

  • /context スタートアップコンテキストのスナップショット(日付、gitステータス、AGENTS.md や CLAUDE.md などの近くのメモリファイル)を更新して表示します。

  • /compact [keep] 古いメッセージを要約し、最近のターンを保持してコンテキストサイズを削減します。

  • /clear 現在のプロジェクトコンテキストを保持したまま、メモリ内の会話をクリアします。

  • /status バージョン、モデル、セッション名、自動保存状態、メッセージ数、コンテキストサイズを表示します。

コマンドと実行:

  • /alwaysRun シェルコマンドの自動承認を切り替えます。

  • /stop 中断プロンプトの後にのみ使用され、中断されたターンを破棄します。

添付ファイル:

  • /attach path/to/file.txt explain this file 小さなテキスト/コードファイルを次のモデルターンにインラインで挿入します。

  • テキスト以外のファイルは、エージェントがコマンドで検査するためのファイル参照として渡されます。

  • 画像ファイルは、選択したモデル/プロキシがサポートしており、かつ THU_AGENT_MULTIMODAL=1 が設定されている場合にのみマルチモーダルコンテンツとして送信されます。それ以外の場合はファイル参照として扱われます。

モデルとキー:

  • /model モデルを再選択します(これにより会話コンテキストがリセットされます)。

  • /key APIキーを更新し、グローバルな .env に保存します。

アップデート:

  • 起動時に、エージェントは埋め込まれたバージョンとGitHubの VERSION ファイルを比較し、古い場合に通知します。

  • /update GitHubリポジトリを一時ディレクトリにクローンし、バイナリを再ビルドし、現在の実行可能パス(またはLinuxでは /usr/local/bin/thu-agent)にインストールしてから、一時クローンを削除します。Windowsでは、実行中の .exe の終了後の置き換えを予約します。

その他:

  • /pwd 現在の作業ディレクトリを表示します。

  • /help コマンドリストを表示します。

  • /exit エージェントを終了します。

注意:

  • server.py のMCPサーバーは、agent.py のインタラクティブエージェントとは別物です。

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A transport-agnostic MCP server that integrates multiple AI coding agents (Claude Code, Gemini, and Codex) with built-in tools for command execution, calculations, and streaming capabilities. Supports both STDIO and HTTP transports for flexible deployment.
    8 npm
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that turns Kimi K2.6 Turbo into an agentic coding assistant with tools for file operations, shell commands, and code search.
    4
    2
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    A universal MCP server that provides AI agents with structured tools for filesystem, database, shell, and git operations, enabling seamless interaction with projects.
    19
    MIT