How do I use mcp-remote-control?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-remote-control Run uptime on the staging server" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

mcp-remote-control

by shiharuharu

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Local

mcp-remote-control

通过 MCP 管理本机 / SSH / WinRM 远端主机；业务在 Core，MCP / CLI 只做薄壳。会话与 endpoint 均为进程内状态。

入口	作用
`mcp-remote-control`	MCP stdio 服务（Claude Code / Cursor / Claude Desktop 等 Host）
`mcp-remote-control-cli`	同构 CLI harness（doctor / 调试 / 与 MCP 共用 Core）

MCP 工具（7）：

类	工具
主机	`endpoint` · `exec` · `fs` · `screen` · `ps`
设备	`console`（串口，非 PTY/SSH）
自助配置	`config`（Agent 写 `MRC_HOME`，少让人手改 TOML）

要求： Python ≥ 3.11 · 依赖 asyncssh · pyte · pypsrp · mcp · pyserial

名称	值
发行包 / MCP 服务名	`mcp-remote-control`
import	`import mcp_remote_control`
配置根（默认）	`~/.config/mcp-remote-control`（`MRC_HOME`）
Git / 工程根	本目录（含 `pyproject.toml`；`uvx --from git+…` 不要加 `#subdirectory=`）
许可证	Apache-2.0（可商用；再分发须保留版权/许可与 `NOTICE` 归属声明，非 GPL 传染）

Agent 输出形态（MCP wire）

规范上 tools/call 应返回 纯文本 content，例如：

{
  "content": [{ "type": "text", "text": "@exec ok ep=lab exit=0 …\n\n$ whoami\n…" }],
  "isError": false
}

本项目默认 Agent 轨（语义文本，见设计 002）：

@exec ok ep=lab exit=0 ms=12 form=command cwd=/home/deploy

$ whoami
deploy

不是默认把正文塞进：

{ "result": "@exec ok …" }

那一层 {"result":…} 来自 FastMCP 对 -> str 的自动 structuredContent 包装。本仓库在 tool 注册时使用 structured_output=False，只暴露 Agent 文本，避免 Host UI 显示 JSON 外壳。

CLI 默认同样是 Agent 文本；加 --json 才走机器轨。

三种装法（先选场景）

你想做什么	命令形态	改 `src/` 会生效？	README 小节
只使用（Host 挂公开/私有 GitHub，不改源码）	`uvx --from "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main" …`	否（吃 cache；远端更新要 `--refresh` 或 pin 新 ref）	从 Git 运行
改源码开发（editable）	先 clone 到本地，再 `uvx --with-editable "$REPO" --from "$REPO" …`	是（仍须重启 MCP 进程）	本地开发
长期本机 CLI	`uv tool install --from "git+…" …` 或 `uv pip install -e .`	tool 安装否 / `-e` 是	固定安装 / venv

重要：editable 不能直接挂 GitHub URL。

# ❌ 不要这样想：把 GitHub 地址当 editable
uvx --with-editable "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git" ...

# uv 的 --with-editable / pip -e 需要的是「本地目录」
# （含 pyproject.toml 的 checkout），不是远程 URL。

想「对着 GitHub 上的仓改代码」时，正确路径是：

git clone https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git
cd mcp-remote-control          # 本仓库：含 pyproject.toml 的根（即本目录）
REPO="$(pwd)"
uvx --python 3.12 --with-editable "$REPO" --from "$REPO" mcp-remote-control

快速部署（推荐：uvx + Git）

uv 的 uvx 按需拉包并在隔离环境运行入口，适合 MCP Host 的 command / args。

1. 配置目录

mkdir -p ~/.config/mcp-remote-control/{profiles,secrets,state,logs}
export MRC_HOME="$HOME/.config/mcp-remote-control"

最小 config.toml / profile 见配置 MRC_HOME。也可交给 Agent：config ensure_home → put_secret → put_profile。

2. 从 Git 运行（只用）

本目录即仓库根。官方地址：https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control（**不要** #subdirectory=）。

这是 「Host 直接挂 GitHub」 的用法：--from git+…，不是 editable。

FROM="git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main"

# MCP stdio（由 Host 拉起；前台会等待协议输入）
uvx --python 3.12 --from "$FROM" mcp-remote-control

# CLI 自检
uvx --python 3.12 --from "$FROM" mcp-remote-control-cli doctor
uvx --python 3.12 --from "$FROM" mcp-remote-control-cli endpoint list

分支 / tag / commit / 私有仓：

uvx --python 3.12 --from "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@v0.1.0" mcp-remote-control
uvx --python 3.12 --from "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@abcdef1" mcp-remote-control
uvx --python 3.12 --from "git+ssh://git@github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main" mcp-remote-control

uvx 会缓存环境。 远端或本地源码更新后工具列表仍旧（例如缺 config、仍有 {"result":…}）时：
加 --refresh，或
pin 新 commit/tag，或
开发期 clone 后 用下面的 --with-editable 本地路径 / 直接跑 .venv 入口。

3. 固定安装（可选）

uv tool install --python 3.12 --from "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main" mcp-remote-control
# 入口常在 ~/.local/bin/mcp-remote-control
uv tool upgrade mcp-remote-control

本地开发（必读：`--with-editable`）

开发时若只用：

uvx --from /path/to/this-repo mcp-remote-control
# 或：uvx --from "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main" …

uvx 会把包拷进 cache，不会随你改 src/ 自动更新 → Host 可能仍是旧 6 tools（无 config）、旧 structured 包装。

推荐 A：clone 后 `uvx --with-editable`（跟源码联动）

从 GitHub 拉到本地（或已有 fork/checkout）。
--with-editable / --from 都填本地绝对路径（含 pyproject.toml 的目录 = 本仓库根）。

# 若还没有本地树：
git clone https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git
cd mcp-remote-control          # 仓库根（本目录）

REPO="$(pwd)"                  # 或 /abs/path/to/mcp-remote-control

# 每次从源码可编辑安装再跑入口（改代码后重启 MCP 进程即可）
uvx --python 3.12 \
  --with-editable "$REPO" \
  --from "$REPO" \
  mcp-remote-control

# CLI
uvx --python 3.12 \
  --with-editable "$REPO" \
  --from "$REPO" \
  mcp-remote-control-cli doctor

参数	作用
`--from $REPO`	用本地项目提供 console script（`$REPO` 必须是目录，不是 `git+https://…`）
`--with-editable $REPO`	以 editable 装本包，改 `src/` 立即反映（仍须重启 stdio MCP 进程）
`--python 3.12`	满足 `requires-python >= 3.11`（系统默认 3.9 会 resolve 失败）
`--refresh`	丢掉 uv 缓存元数据后重装（排障时用）

也可：

cd "$REPO"
uvx --python 3.12 --with-editable . --from . mcp-remote-control-cli config home

推荐 B：venv 入口（最稳、Host 配置最简单）

cd /path/to/this-repo
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate          # Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e ".[dev]"

export MRC_HOME="$HOME/.config/mcp-remote-control"
mcp-remote-control-cli doctor
mcp-remote-control                 # stdio

Host 直接指向：

/path/to/this-repo/.venv/bin/mcp-remote-control

推荐 C：`uv run`（在项目目录内）

cd /path/to/this-repo
uv run --python 3.12 mcp-remote-control-cli doctor
uv run --python 3.12 mcp-remote-control

不要这样做（开发）

做法	问题
仅 `uvx --from $REPO` 无 `--with-editable`	易吃旧 cache 快照，新工具/修复不出现
改完代码不重连 MCP	stdio 进程仍是旧内存；需 Host 重连 `/mcp` 或重启会话
系统 Python 3.9 调 `uvx` 不写 `--python`	`requires-python >= 3.11` 解析失败

MCP Host 配置

command = 本机可执行文件（which uvx 或 venv 绝对路径），env.MRC_HOME 指向配置根。

生产 / 只用：远端 GitHub（非 editable）

Host 里写 Git URL，用 --from git+…。不要在 args 里写 --with-editable + git+https://…。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-remote-control": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--from",
        "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main",
        "mcp-remote-control"
      ],
      "env": {
        "MRC_HOME": "/Users/<you>/.config/mcp-remote-control"
      }
    }
  }
}

强制刷新缓存（远端更新后 Host 仍旧时）：

"args": [
  "--python", "3.12",
  "--refresh",
  "--from",
  "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main",
  "mcp-remote-control"
]

开发：本地 checkout + `--with-editable`（推荐）

先 git clone（或本机已有树），args 里 只填本地绝对路径：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-remote-control": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--with-editable",
        "/Users/<you>/src/mcp-remote-control",
        "--from",
        "/Users/<you>/src/mcp-remote-control",
        "mcp-remote-control"
      ],
      "env": {
        "MRC_HOME": "/Users/<you>/.config/mcp-remote-control"
      }
    }
  }
}

路径 = 含 pyproject.toml 的仓库根（本项目即本目录）。改代码后 重连 MCP，不要指望 stdio 进程热更新。

开发：venv 绝对路径（最简单）

{
  "mcpServers": {
    "mcp-remote-control": {
      "command": "/Users/<you>/repo/.../code-root/.venv/bin/mcp-remote-control",
      "args": [],
      "env": {
        "MRC_HOME": "/Users/<you>/.config/mcp-remote-control"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑 mcpServers（macOS 常见：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json），键名建议 mcp-remote-control，结构同上。

Claude Code（全局示例）

常见：~/.claude.json → mcpServers（字段同上）。改完后 重连 MCP，确认 tools 为 7 个且含 config。

部署后自检

export MRC_HOME="$HOME/.config/mcp-remote-control"
# 应列出 7 名：endpoint,exec,fs,screen,ps,console,config
uvx --python 3.12 --with-editable . --from . mcp-remote-control-cli doctor

Host 侧：重连后工具列表须含 config；调用结果应为 @kind … 文本，不应再被 {"result":…} 包一层。

配置 `MRC_HOME`

路径	含义
`$MRC_HOME/config.toml`	全局默认
`$MRC_HOME/profiles/*.toml`	每个 endpoint 一个 profile（`name` = `ep=` / `profile=`）
`$MRC_HOME/secrets/`	密钥/密码文件（勿提交 Git）
`$MRC_HOME/state/`	运行时状态
`$MRC_HOME/logs/`	日志

环境变量	含义
`MRC_HOME`	配置根（优先）
`MCP_REMOTE_CONTROL_HOME`	次选别名
（皆未设）	`~/.config/mcp-remote-control`

transport：local | ssh | winrm

local / ssh ≈ exec + fs + screen
winrm ≈ exec + fs + ps（screen → UNSUPPORTED）

手写示例

# $MRC_HOME/config.toml
[defaults]
verbosity = "normal"

[logging]
level = "info"
dir = "logs"

# $MRC_HOME/profiles/local.toml
name = "local"
transport = "local"
label = "this machine"

# $MRC_HOME/profiles/lab-ssh.toml
name = "lab-ssh"
transport = "ssh"
host = "10.0.0.5"
port = 22
username = "deploy"
label = "lab"

[auth]
method = "private_key_path"
key_path = "secrets/id_ed25519"   # 相对 MRC_HOME 或绝对路径

[ssh]
connect_timeout_ms = 15000
keepalive_interval_s = 30
known_hosts = "none"              # 仅实验室；生产请用 known_hosts 文件
encoding = "utf-8"

[defaults]
cwd = "/home/deploy"

密钥：chmod 600 $MRC_HOME/secrets/*。密码可用 password_path = "secrets/lab_pass"。

Agent 自助配置（优先）

config op=ensure_home
config op=put_secret  name=id_ed25519  content=<pem 或密码>
config op=put_profile name=lab transport=ssh host=… username=…
         auth={"method":"private_key_path","key_path":"secrets/id_ed25519"}
endpoint op=open profile=lab

`config` op	作用
`home` / `ensure_home`	查看 / 创建布局 + 默认 `config.toml`
`get` / `list_profiles` / `get_profile`	读配置（无密钥正文）
`put_profile` / `delete_profile`	写/删 `profiles/*.toml`
`put_secret` / `list_secrets`	写密钥（只回路径）/ 列文件名

密钥只进 secrets/，响应永不回 body。

工具面（给 Agent）

主机

Tool	作用
`endpoint`	`op=list\|open\|close`；open 用 `profile=`；close 用 `ep=`
`exec`	非交互：`command` / `argv` / `script`（需 `ep=`）
`fs`	`list\|stat\|read\|write\|put\|get\|mkdir\|rm`（需 `ep=`）
`screen`	真 PTY（需 `ep=`）；不是串口
`ps`	WinRM 持久 PowerShell（需 `ep=`）

典型：endpoint open → exec / fs / screen → close。

Console（独立 — 嵌入式串口）

与 endpoint 完全分离。不是 PTY、不是 SSH。open 即后台 CapturePump；views 查大缓冲。

console op=list
console op=open   path=<device>  baud=115200
console op=views  id=con_01  mode=tail|since|contains
console op=send   id=con_01  data=…  newline=true
console op=close  id=con_01

op	含义
`list`	系统 console 设备名（禁止扫 `/dev`）
`open`	`path=` / `device=`，可选 `baud=`、`max_lines=`
`send`	`id=` + `data=` / `data_b64=`
`views`	`mode=tail\|since\|contains`
`close` / `sessions`	关闭 / 列会话

Config

见上一节 Agent 自助配置。

CLI

mcp-remote-control-cli 是 MCP 的平行入口：同一套 Core，无 MCP 依赖；适合本地调试、脚本和 CI harness。业务逻辑不在 CLI 里重写。

入口	命令	进程模型
MCP Host	`mcp-remote-control`（stdio）	Host 拉起一个长进程，会话挂在该进程内
CLI harness	`mcp-remote-control-cli …`	每次调用通常是新进程（见下方进程内限制）

默认输出与 MCP 相同的 Agent 文本；加全局 --json 走机器轨。

MCP tool ↔ CLI 对照

MCP 侧是「一个 tool + op=」；CLI 侧是「子命令 + 二级 op」。语义对齐，参数名多为 --flag 形式。

MCP tool	CLI	典型 op / 子命令	说明
`endpoint`	`endpoint`	`list` · `open` · `close`	主机生命周期；`--profile` / `--ep`
`exec`	`exec`	`--command` / `--argv` / `--script`	非交互执行；也可用 `-- form` 后置 `command\|argv\|script`
`fs`	`fs`	`list` · `stat` · `read` · `write` · `put` · `get` · `mkdir` · `rm`	需已 open 的 `--ep`
`screen`	`screen`	`open` · `send` · `close` · `list`	真 PTY；见进程内限制
`ps`	`ps`	`open` · `invoke` · `close`	WinRM 持久 PS；会话进程内
`console`	`console`	`list` · `open` · `send` · `views` · `close` · `sessions`	串口，非 PTY/SSH
`config`	`config`	`home` · `ensure-home` · `get` · `list-profiles` · `get-profile` · `put-profile` · `delete-profile` · `put-secret` · `list-secrets`	写 `MRC_HOME`，少人手改 TOML

仅 CLI / harness（MCP 无对应 tool）：

CLI	用途
`doctor`	离线：配置根、依赖、profile 语法；可选 `--create`
`selftest`	离线 smoke：render 往返 + fixture 配置加载
`replay`	PTY fixture 回放（CI；无真 TUI）。例：`replay --fixture bash_prompt --check`

进程内状态限制（必读）

endpoint / screen / ps / console 的打开会话只存在于当前 Python 进程。

场景	结果
MCP：Host 同一 stdio 进程内 `open` → `send` → `close`	正常
CLI：同一次命令里完成的操作	正常（单进程）
CLI：`screen open` 后，另开 shell 再 `screen send`	`SCREEN_NOT_FOUND`（新进程，注册表空）
多进程 CLI 接力 endpoint/ps/console 会话	同样失败

因此：

人工调试 screen：用 MCP Host 一次会话；或仓库内 scripts/harness/local_screen_smoke.py / smoke_local.sh（进程内 open→send→close）。
CI：ci.sh 用 in-process smoke + replay，不用跨进程 CLI 拼 screen。

# ❌ 不要这样（两次进程，第二次找不到 session）
mcp-remote-control-cli screen open --ep local
mcp-remote-control-cli screen send --id scr_01 --text 'ls'

# ✅ MCP 同一连接内连续 tool call；或：
./scripts/harness/smoke_local.sh

示例

export MRC_HOME="$HOME/.config/mcp-remote-control"

# harness 专用
mcp-remote-control-cli doctor
mcp-remote-control-cli selftest
mcp-remote-control-cli replay --fixture bash_prompt --check

# 与 MCP 同构
mcp-remote-control-cli endpoint list
mcp-remote-control-cli endpoint open --profile local
mcp-remote-control-cli exec --ep local --command 'uname -a'
mcp-remote-control-cli fs list --ep local --path /tmp
mcp-remote-control-cli console list
mcp-remote-control-cli config home
mcp-remote-control-cli config ensure-home
mcp-remote-control-cli config list-profiles
mcp-remote-control-cli config put-secret --name id_ed25519 --content "$(cat ./id_ed25519)"
mcp-remote-control-cli config put-profile --name lab --transport ssh \
  --host 10.0.0.5 --username deploy \
  --auth-json '{"method":"private_key_path","key_path":"secrets/id_ed25519"}'

# 机器轨
mcp-remote-control-cli --json endpoint list

完整 flag：mcp-remote-control-cli <cmd> -h / … <cmd> <op> -h。

开发与 harness

工程根 = 本目录（pyproject.toml / src/ / tests/）。

export MRC_HOME="$(pwd)/tests/fixtures/config"
uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate
uv pip install --python .venv/bin/python -e ".[dev]"   # 含 pytest + ruff==0.15.12
ruff check src tests
./scripts/harness/ci.sh

ci.sh：pytest（无 integration）→ doctor/selftest → smoke_local / smoke_mcp → replay。

GitHub Actions（已写好，推仓后生效）： .github/workflows/ci.yml

Job	内容
`lint-and-test`	矩阵 Python 3.11 / 3.12 / 3.13：`ruff==0.15.12` → pytest（无 integration）→ doctor / selftest → smoke_local / smoke_mcp → replay
`package`	`uv build`；断言 sdist 含 LICENSE/NOTICE、不含 `todo.md`

触发：push/pull_request 到 main/master，以及 workflow_dispatch。
本地等价：./scripts/harness/ci.sh（单版本；全量矩阵靠 Actions）。

可选	说明
`MRC_INTEGRATION=1` + 真 `MRC_HOME`	真机集成测
`MRC_DOCKER=1 ./scripts/harness/docker_shell_matrix.sh`	Docker 方言矩阵

.
├── LICENSE                     # Apache-2.0
├── NOTICE                      # attribution (must travel with redistributions)
├── pyproject.toml              # name = mcp-remote-control
├── README.md
├── .github/workflows/ci.yml
├── src/mcp_remote_control/
├── tests/
└── scripts/harness/

其它安装：

pip install "git+https://github.com/shiharuharu/mcp-remote-control.git@main"
python -m mcp_remote_control.mcp_server

故障排查

现象	原因 / 处理
找不到 `config` 工具	Host 仍在跑旧 uvx 缓存（仅 6 tools）。改用本地 `--with-editable` 或 `.venv` 入口，或 `uvx --refresh`，然后重连 MCP。
想 editable 却写了 `git+https://…`	uv 的 editable 只接受本地路径。先 `git clone`，再 `--with-editable "$REPO" --from "$REPO"`。只用远端请用 `--from git+…`（非 editable）。
输出被 `{"result":"@exec…"}` 包一层	旧 FastMCP structured 包装；当前源码已 `structured_output=False`。刷新安装并重启 MCP 进程。
`cwd=True` / `cd True`	旧 probe 把 `cap_pwd` 写成路径（已修）。升级后 close 再 open endpoint。
`uvx` / No solution · Python 版本	加 `--python 3.12`（或 ≥3.11）；确认仓库根有 `pyproject.toml`，勿乱加 `#subdirectory=`。
私有仓认证失败	`git+ssh://…` 或配好 Git/SSH 凭据。
`PROFILE_NOT_FOUND`	检查 `MRC_HOME` 与 `profiles/<name>.toml`；或用 `config put_profile`。
`SCREEN_NOT_FOUND`	会话仅在当前 Python 进程内。勿跨两次 CLI 进程接力 `screen open` / `send`；见 CLI · 进程内状态限制。
远端/源码已更新 Host 仍旧	`uvx --refresh` / pin 新 commit / 开发用本地 `--with-editable`。
WinRM `screen`	预期 `UNSUPPORTED`；用 `ps`。
GitHub Actions 不跑	工作流在本目录 `.github/workflows/ci.yml`；需在本目录为 git 根推到 GitHub（不要只推父目录 dev 树）。

验证 tools 是否最新（在仓库根）：

uvx --python 3.12 --with-editable . --from . python -c \
  "from mcp_remote_control.mcp_server import tool_names; print(tool_names())"
# 期望: ['endpoint', 'exec', 'fs', 'screen', 'ps', 'console', 'config']

安全提示

密钥只放 $MRC_HOME/secrets/，勿写进 profile 明文、勿提交 Git。
Agent 轨会 redact 常见敏感字段；不要把私钥/密码当普通日志贴出。
put_secret 的 content 只应在 tool 参数中传递一次，响应里不会回显 body。
生产 SSH 慎用 known_hosts = "none"。
仓库内 tests/fixtures/config/secrets/* 仅为 dummy 测试夹具（见该目录 README.md），不是可用密钥。

许可证

本项目以 Apache License 2.0 发布，归属说明见 NOTICE。

可以	约束（再分发时「必须带上」）
商用、闭源产品内嵌、SaaS 使用	附带本 LICENSE 副本
修改源码并再分发	修改过的文件标明已变更
申请专利交叉许可（见协议正文）	保留原有版权 / 专利 / 商标 / 归属声明
	若附带 NOTICE，衍生作品须按 4(d) 继续携带其中的归属信息

不是 GPL： 你的专有代码不必开源；Apache-2.0 不强制衍生作品整体以同一许可证发布，但不能剥掉本项目自带的许可与 NOTICE 要求。

名称对照

用途	名称
产品 / 发行包 / MCP 服务	mcp-remote-control
MCP console script	`mcp-remote-control`
CLI console script	`mcp-remote-control-cli`
Python 包 / import	`mcp_remote_control`
配置根默认	`~/.config/mcp-remote-control`
环境变量	`MRC_HOME`

Install Server

license - permissive license

quality

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

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Agentic Ai
Prompt Injection
WebAssembly

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/shiharuharu/mcp-remote-control'

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mcp-remote-control

目录

Agent 输出形态（MCP wire）

三种装法（先选场景）

快速部署（推荐：uvx + Git）

1. 配置目录

2. 从 Git 运行（只用）

3. 固定安装（可选）

本地开发（必读：--with-editable）

推荐 A：clone 后 uvx --with-editable（跟源码联动）

推荐 B：venv 入口（最稳、Host 配置最简单）

推荐 C：uv run（在项目目录内）

不要这样做（开发）

MCP Host 配置

生产 / 只用：远端 GitHub（非 editable）

开发：本地 checkout + --with-editable（推荐）

开发：venv 绝对路径（最简单）

Claude Desktop

Claude Code（全局示例）

部署后自检

配置 MRC_HOME

手写示例

Agent 自助配置（优先）

工具面（给 Agent）

主机

Console（独立 — 嵌入式串口）

Config

CLI

MCP tool ↔ CLI 对照

进程内状态限制（必读）

示例

开发与 harness

故障排查

安全提示

许可证

名称对照

Maintenance

Resources

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ssh-winrm-mcp

Terminal MCP Server

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MCP directory API

本地开发（必读：`--with-editable`）

推荐 A：clone 后 `uvx --with-editable`（跟源码联动）

推荐 C：`uv run`（在项目目录内）

开发：本地 checkout + `--with-editable`（推荐）

配置 `MRC_HOME`