Secure Local Workspace MCP (безопасный локальный MCP для рабочего пространства)

English | Китайский (по умолчанию)

Безопасный локальный шлюз рабочего пространства для ChatGPT и Codex. Он открывает через MCP только явно авторизованные каталоги проектов и предоставляет ограниченные возможности чтения файлов, поиска, применения патчей, проверки Git и задач из белого списка, не предоставляя модели произвольный Shell, удаление, коммиты, push или развёртывание.

Варианты использования

• Чтение, анализ и изменение локального кода проектов через веб-версию ChatGPT.

• Доступ Codex через единый MCP-инструмент к нескольким проектам, явно авторизованным пользователем.

• Добавление границ каталогов, ограничений по размеру файлов и защита параллельных изменений с помощью SHA-256 для операций записи.

• Ограничение таких операций, как тесты и сборка, белым списком задач из локальной конфигурации.

Возможности и границы безопасности

Сервер проверяет реальные пути и блокирует выход через .., абсолютные пути и символические ссылки. Проекты по умолчанию доступны только для чтения; инструменты записи работают только после включения writable: true в конфигурации проекта.

Этот проект намеренно лишён следующих возможностей:

• произвольный Shell или выполнение произвольных команд;

• удаление файлов или перезапись при создании;

• Git commit, push или переписывание веток;

• развёртывание в продакшн и удалённое управление серверами.

Каталоги и приватные данные

В репозитории хранятся только исходный код, примеры конфигурации и автоматизированные скрипты. Реальные авторизационные конфигурации, API-ключи, конфигурации туннелей и логи должны находиться вне репозитория.

Рекомендуемый каталог на Windows:

项目源码              <clone-directory>
授权配置              %USERPROFILE%\.secure-local-workspace-mcp\config.json
隧道 profile          %USERPROFILE%\.secure-local-workspace-mcp\tunnel-profiles\
运行时 API Key        用户自选的受保护文件或环境变量
tunnel-client         用户自选的本机工具目录

Старый путь %USERPROFILE%\.local-project-workspace\config.json автоматически считывается, если новый путь не существует, что обеспечивает бесшовное обновление.

Требования к окружению

• Windows, macOS или Linux; автоматизированные сценарии ориентированы в основном на Windows PowerShell.

• Node.js 20 или выше.

• Git.

• Для подключения к веб-версии ChatGPT: в OpenAI Platform должен быть создан Tunnel, а в ChatGPT должен быть доступен режим разработчика.

Полный процесс настройки вручную

1. Получение исходного кода и установка зависимостей

git clone https://github.com/dxawdc/secure-local-workspace-mcp.git
Set-Location .\secure-local-workspace-mcp
npm ci
npm test
npm run smoke:mcp

2. Создание локальной авторизационной конфигурации

Рекомендуется создать первую конфигурацию проекта с помощью автоматизированного скрипта:

.\scripts\bootstrap-config.ps1 `
  -ProjectId "my-app" `
  -ProjectLabel "我的应用" `
  -ProjectRoot "D:\Projects\my-app"

Скрипт по умолчанию создаёт проект только для чтения. Если вы принимаете риски записи, явно укажите параметр -Writable:

.\scripts\bootstrap-config.ps1 `
  -ProjectId "my-app" `
  -ProjectLabel "我的应用" `
  -ProjectRoot "D:\Projects\my-app" `
  -Writable `
  -Force

Можно также скопировать config.example.json и сохранить его как:

%USERPROFILE%\.secure-local-workspace-mcp\config.json

Пример белого списка задач:

{
  "tasks": {
    "test": {
      "command": "npm",
      "args": ["test"],
      "timeoutSeconds": 300
    }
  }
}

ChatGPT или Codex могут вызывать только имя задачи test и не могут изменять команду или аргументы.

3. Запуск и проверка MCP на локальной машине

.\scripts\start-local.ps1

или:

npm start

Процесс выводит фактический путь конфигурации и число авторизованных проектов в стандартный поток ошибок. Сам MCP работает через stdio, поэтому при работе в реальном пресе нет HTTP-страницы.

4. Подключение Codex

Репозиторий содержит .codex-plugin/plugin.json, .mcp.json и соответствующий skill. Идентификатор плагина для личного использования по-прежнему local-project-workspace, чтобы существующие установки не перестали работать; отображаемое название обновлено до Secure Local Workspace MCP.

Положите репозиторий в %USERPROFILE%\plugins\local-project-workspace или создайте Junction, указывающую на клонированный каталог, а затем установите / обновите плагин через личный налровый маркетплейс. После обновления создайте новую задачу Codex, чтобы MCP и skill загрузились заново.

5. Ноопрудите с recognize.gov

Проверьте это:

1. Создайте Tunnel на странице управления туннелями в OpenAI Platform и привяжите его к целевому рабочему пространству ChatGPT.

2. Создайте отдельный Runtime API Key. Для долго работающих процессов используйте только Runtime Key, а не Admin Key.

3. Скачайте официальный tunnel-client от OpenAI, проверьте SHA-256, указанный на странице релиза, затем распакуйте.

4. Поместите Runtime API Key в защищённый файл вне репозитория или внедряйте через одобренное организацией хранилище секретов в переменные окружения; никогда не записывайте его в команды, конфигурационные файлы или Git.

5. С помощью скрипта создайте и проверьте profile.

Рекомендуется использовать файловую ссылку, защищённую ACL. Следующая команда передаёт только путь к файлу, не читая и не печатая содержимое ключа:

.\scripts\setup-tunnel.ps1 `
  -TunnelId "tunnel_REPLACE_ME" `
  -TunnelClient "C:\Tools\tunnel-client\tunnel-client.exe" `
  -ControlPlaneApiKeyRef "file:C:\Secrets\openai-tunnel-runtime-key.txt" `
  -ProfileDir "$env:USERPROFILE\.secure-local-workspace-mcp\tunnel-profiles"

Если компьютер обращается к OpenAI через локальный прокси:

.\scripts\setup-tunnel.ps1 `
  -TunnelId "tunnel_REPLACE_ME" `
  -TunnelClient "C:\Tools\tunnel-client\tunnel-client.exe" `
  -ControlPlaneApiKeyRef "file:C:\Secrets\openai-tunnel-runtime-key.txt" `
  -ProfileDir "$env:USERPROFILE\.secure-local-workspace-mcp\tunnel-profiles" `
  -HttpProxy "http://127.0.0.1:7890"

Скрипт выполняет tunnel-client init и doctor --explain. После успешной проверки запустите в режиме настоящего времени:

& "C:\Tools\tunnel-client\tunnel-client.exe" run `
  --profile secure-local-workspace-mcp `
  --profile-dir "$env:USERPROFILE\.secure-local-workspace-mcp\tunnel-profiles"

6. Север" Создание частного плагина веб в ChatGPT

1. Откройте настройки ChatGPT и включите режим разработчика.

2. Перейдите на страницу плагинов и нажмите «Создать приложение».

3. Выберите способ подключения Tunnel, выберите только что созданный Tunnel или введите Tunnel ID.

4. Этому серверу не требуется дополнительный OAuth-фильтр; выберите «Без аутентификации». Runtime Key туннеля используется только между локальным клиентом и контролльной плоскостью OpenAI.

5. Прочитайте предупреждение о риске, подтвердите и создайте соединение.

6. Проверьте, что обнаруживается 10 инструментов, затем выполните точно только функцию проверки чтения.

Проверочный промпт:

@Secure Local Workspace MCP 调用 list_projects，只返回项目名称和是否可写。

Промпт для изменений:

@Secure Local Workspace MCP 读取 my-app 的 README.md，先说明修改计划，再用哈希保护补丁修改并展示 git_diff。

Автоматизированный процесс настpublic

Репозиторий включает три сценария Windows PowerShell:

1. bootstrap-config.ps1: создаёт авторизационную конфигурацию проекта и не обрабатывает ключи.

2. setup-tunnel.ps1: создаёт tunnel profile и запускает диагностику.

3. register-tunnel-startup.ps1: регистрирует проверенный profile как задачу входа текущего пользователя.

Полное автоматизирование, описание параметров, способы отката и рекомендации для CI/администрирования: Справочник по автоматизации.

Повседневные операции

Просмотр локальной конфигурации

В ChatGPT/Codex вызывайте diagnostics и list_projects. Не полагайтесь на модель при определении ID проектов.

Обновление проекта

git pull --ff-only
npm ci
npm test
npm run smoke:mcp

Если определение инструментов MCP изменилось, перезапустите Интернет-клиент и обновите инструменты в настройках плагина ChatGPT; для сетевого Codex создайте новую задачу.

Остановка автозапуска при входе

Stop-ScheduledTask -TaskName "Secure Local Workspace MCP Tunnel"

Удаление автозапуска при входе

Unregister-ScheduledTask -TaskName "Secure Local Workspace MCP Tunnel" -Confirm:$false

Эта команда удаляет только задачу, но не Tunnel, API-ключ, profile или конфигурацию проекта.

Часто задаваемые вопросы

Локально Tunnel здоров, но вызовы ChatGPT по времени зайдите

• Проверьте, нужен ли прокси для api.openai.com:443.

• Использование браузером системного прокси не означает, что Go-процесс tunnel-client автоматически продолжит этот же прокси.

• Задайте в profile переменную http_proxy или установите HTTPS_PROXY в среде запущенного процесса.

• С помощью tunnel-client run a status <alias> --json различайте process_running, healthy, ready и ошибки удалённого запроса.

ChatGPT не видит инструменты

• Убедитесь, что tunnel-client работает.

• Выполните doctor --explain.

• Убедитесь соответствие tunnel с текущим рабочим пространством ChatGPT.

• В настройках плагина нажмите “Обновить”.

• Проверьте в журналах запуска путь конфигурации и количество авторизованных проектов.

Список проектов пуст

• Проверьте, чтонательный конфигурационный путь считается на текущий момент.

• Установите переменную LOCAL_PROJECT_WORKSPACE_CONFIG для явного указания файла.

• Проверяйте формат JSON, ID проектов и наличие корневых каталогов проектов.

Запись отклонена

• В конфигурации проекта должен быть writable: true.

• Перед изменением существующего файла заново вызовите read_file и используйте последний SHA-256.

• Изменение файла делает старый хеш недействительным; это ожидаемая защита от одновременных правок.

Проверка конфиденциальности перед публикацией

Перед публичным форком или коммитом как минимум проверьте:

• API-ключи, GitHub-токены, секреты и сертификаты;

• Tunnel ID, ID организации, ID рабочего пространства;

• реальные данные config.json, логи, каталога загрузок и профили;

• личные имена, абсолютные пути и URL приватных репозиториев;

• каталоги node_modules, артефакты сборки и временные файлы.

Файл .gitignore репозитория использует типовые чувствительные пути, но не заменяет сканирование границ и процедуру отзыва секретов.

License

MIT