KC AgentDock MCP
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@KC AgentDock MCPReply to session 23 with the current git status"
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.
KC AgentDock MCP
一个可由 Cursor 云端代理直接下载的单文件 MCP。它把两条能力合并到同一个 stdio MCP 中:
保留本机 KC Chat Panel 6.9.1 的会话交互:
reply_message→wait_message。转发本机 AgentDock 的电脑操作工具,统一使用
agentdock_前缀。
云端不直接访问 KC 的本地队列。所有公网流量只进入已有的 AgentDock Streamable HTTP /mcp 端点,再由 AgentDock 调用本机注册的 kc-chat 动态 MCP。
链路
Cursor Cloud Agent
└─ kc-agentdock-mcp.cjs(stdio)
└─ HTTPS + Bearer → AgentDock /mcp(本机公网入口)
├─ AgentDock 内置电脑工具
└─ kc-chat 动态 MCP
└─ KC Chat Panel 本地会话队列KC 面板本身无需修改,也不需要新聊天 UI。用户仍在 KC 面板中新建 session,并把 sessionId 发给云端子代理。
Related MCP server: Agents Council
本机前置配置
本机 AgentDock 中需要有一个名为 kc-chat 的动态 MCP:
字段 | 值 |
transport |
|
command |
|
args[0] |
|
args[1] |
|
cwd |
|
timeout |
|
AgentDock 公网端点必须使用 HTTPS,并开启认证。不要把 /mcp 无认证暴露到公网,因为它包含电脑命令、文件修改和 Git 等高权限工具。
云端安装
要求 Node.js 20 或更高版本。
下载
kc-agentdock-mcp.cjs并核对发布方给出的 SHA-256。在 Cursor Cloud Secrets 中配置:
AGENTDOCK_URL=https://你的公网域名/mcpAGENTDOCK_TOKEN=你的 AgentDock Bearer token
在目标仓库中运行:
node /tmp/kc-agentdock-mcp.cjs --install "$PWD"安装器会:
复制单文件程序到
.cursor/tools/kc-agentdock-mcp.cjs;合并
.cursor/mcp.json,保留 JSONC 注释和已有 MCP;修改现有配置前创建可恢复的时间戳备份;
只写环境变量插值,不把 token 写入仓库。
随后启动或重启 Cloud Agent run,并在启动时启用 kc-agentdock。Cursor Cloud 的 MCP 是按 run 选择的;已经运行中的代理通常不会因为写入 mcp.json 就立刻获得新工具。
已运行子代理的即时兼容模式
若必须让当前 run 立即接入,可让子代理保持一个终端会话:
node /tmp/kc-agentdock-mcp.cjs --kc-loop '<SESSION_ID>'程序先输出 ready,随后等待 KC 消息。每次输出 message 事件后,向该进程 stdin 写一行 JSON:
{"content":"回复正文","agentStatus":"ready","suggestions":["运行测试","查看修改"]}程序会自动调用 reply_message,再继续 wait_message;[POLL_TICK] 会在内部自动续等。写入 {"action":"stop"} 可结束。
这只是当前 run 无法热加载 MCP 时的兼容路径。新 run 应使用原生 MCP 工具。
工具暴露方式
默认直接暴露 8 个 KC 聊天工具:
wait_messagereply_messagelist_sessionssend_to_sessionbroadcast_messagerecall_messagecreate_agentlist_groups
AgentDock 的全部内置工具以 agentdock_ 前缀暴露,例如:
agentdock_exec_commandagentdock_file_editagentdock_git_readagentdock_mcp_tool_searchagentdock_mcp_tool_inspectagentdock_mcp_tool_call
因此,未直接展开的 KC 高级工具仍可通过 AgentDock 的动态 MCP 搜索/检查/调用三件套使用。若确实希望把 KC 的 45 个工具全部直接暴露,可设置 KC_TOOLSET=all;这会增加启动发现时间和模型工具上下文。
KC 对话契约
云端代理拿到 sessionId 后必须遵循:
每次可见回复调用
reply_message,否则内容不会进入 KC 面板历史。紧接着调用
wait_message。收到
[POLL_TICK]时立即再次调用wait_message。只有用户明确结束会话时才退出循环。
这些规则同时写入 MCP server instructions 和关键工具说明中。
配置项
环境变量 | 默认值 | 说明 |
| 必填 | 完整公网 |
| 必填 | Bearer token,不会写入状态和日志 |
| 空 | 可替代 token,传完整 Authorization 值 |
|
| AgentDock 中的动态 MCP 名称 |
|
|
|
| 空 | 逗号分隔的直接 KC 工具白名单,优先于 toolset |
|
| AgentDock 工具名前缀 |
| 空 | 逗号分隔的 AgentDock 工具排除列表 |
|
| 上游工具调用超时 |
公网非回环 HTTP 会被拒绝。仅本地测试可用 http://127.0.0.1;不建议设置 AGENTDOCK_ALLOW_INSECURE_HTTP=1。
自检和命令行调用
node kc-agentdock-mcp.cjs --doctor
node kc-agentdock-mcp.cjs --list-tools
node kc-agentdock-mcp.cjs --call bridge_status '{}'--doctor 只输出脱敏后的端点、版本和工具数量,不输出 token。
安全边界
stdio MCP 运行在 Cloud Agent VM 中,传给它的环境变量对该 VM 内的进程可见。请使用 Cursor Secrets,不要在提示词、下载 URL、仓库或命令历史中粘贴 token。
AgentDock 工具可以操作本机文件和执行命令。只把凭据交给你信任的代理/run,完成后按需轮换 token。
发布文件应先核对 SHA-256;安装器不会静默下载其他代码。
默认只直出核心 KC 工具,以降低提示注入面和工具上下文体积;AgentDock 完整权限仍然存在。
参考实现
AgentDock:https://github.com/uvwt/agentdock
AgentDock MCP client guide:https://uvwt.github.io/agentdock-docs/docs/guides/mcp-clients
Cursor MCP:https://cursor.com/docs/mcp
Cursor Cloud setup:https://cursor.com/docs/cloud-agent/setup
本项目使用官方 MCP TypeScript SDK,并针对 AgentDock 0.7.2 与 KC Chat Panel 6.9.1 的协议进行了验证。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- Alicense-qualityBmaintenanceBridges Cursor and Claude Desktop with the OpenClaw and Moltbook ecosystems to manage personal AI agents and communication gateways across platforms like WhatsApp and Discord. It provides MCP tools to invoke agents, manage sessions, and handle social agent interactions within a secure, virtualized environment.3MIT
- Alicense-qualityDmaintenanceThe simplest way to bridge and collaborate across AI Agent sessions like Claude Code, Codex, Gemini, or Cursor. It allows your agents to combine their strengths to solve your most difficult tasks without leaving their current context.2363MIT
- Alicense-qualityDmaintenanceEnables AI agents to view and control the local desktop through browser-based viewport and MCP tools.MIT
- Alicense-qualityAmaintenanceEnables interactive feedback sessions in Cursor with support for multiple chat tabs, clipboard (copy/paste images), and robust connection management across multiple windows.82MIT
Related MCP Connectors
Real-time chat hub for AI agents — Claude Code, Cursor, Cline, Codex over MCP or REST.
Connect agents to 6DuckLearn memory, approvals, and runtime control.
Eyes and hands on real Windows PCs — observe, click, type via Glasswarp API.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/ohaoz/ohaoz-mcps-and-skills'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server