TIMI CC MCP Patch Worker

一个可本地安装、通过 STDIO 运行的 MCP 服务。它把调用方明确提供的代码上下文发送到 TIMI CC 的 OpenAI-compatible Responses 接口，并返回经过本地路径校验的 Git unified diff；它不会扫描或修改你的仓库。

非 TIMI CC 官方项目。外部模型调用会发送数据并可能产生费用，请先阅读 SECURITY.md。

功能

• 同步生成或审查候选补丁：generate_patch、review_patch

• 后台长任务：submit_patch_job、get_patch_job、get_patch_result、cancel_patch_job

• 本地能力查询：get_capabilities（不调用 API）

• Responses SSE 流式接收，避免长请求期间完全无活动

• 严格限制补丁只能修改 allowed_paths 中的路径

• 拒绝二进制补丁、越权路径和超限响应

• 只持久化任务摘要、哈希、聚合进度和已校验结果，不持久化完整提示词、文件上下文或推理内容

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安装

需要 Python 3.10 或更高版本。

git clone https://github.com/prelearn-code/timicc-mcp.git
cd timicc-mcp
python -m venv .venv

Linux/macOS：

.venv/bin/python -m pip install -U pip
.venv/bin/python -m pip install -e .
export TIMICC_API_KEY="your-key"

Windows PowerShell：

.venv\Scripts\python.exe -m pip install -U pip
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
$env:TIMICC_API_KEY = "your-key"

不要把真实密钥写进 Git、TOML 示例或命令历史。推荐通过操作系统的密钥管理或在启动 MCP 客户端前设置环境变量。

接入 Codex

将 config.example.toml 复制到 ~/.codex/config.toml，并替换 Python 的绝对路径。Windows 的 command 应改为类似：

command = "C:/absolute/path/timicc-mcp/.venv/Scripts/python.exe"

重启 Codex 后运行 codex mcp list，或在 Codex 中输入 /mcp。示例使用 env_vars 转发已存在的环境变量，并将工具审批设为 prompt，因为每次模型调用都可能发送代码并产生费用。

其他支持 STDIO 的 MCP 客户端可用相同入口启动：

/absolute/path/.venv/bin/python -m timicc_worker.server

配置

默认允许 gpt-5.6-sol、gpt-5.5 和 gpt-5.4。如果兼容网关提供其他 gpt-* 模型，可通过 TIMICC_MODELS 显式添加。

开发与验证

测试不会调用真实 API：

.venv/bin/python -m pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/python -m pytest -q
.venv/bin/python -m build

GitHub Actions 会在 Linux、Windows 和 macOS 的 Python 3.10/3.13 上运行相同验证。

安全模型

返回的补丁始终是不可信候选内容。调用方仍需审查完整 diff、应用补丁并运行格式化、lint、构建和测试。allowed_paths 只能约束输出补丁路径，不能识别输入中是否包含敏感数据。