Local Agent MCP
Click on "Deploy 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., "@Local Agent MCPwrite a Python function to reverse a string"
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.
本地 Agent MCP(0.2)
供 Codex 等本地 harness 委派独立任务,父 agent 负责拆分、提供上下文与整合。子模型不继承父 agent 的历史、终端或工具权限。
任务 | 默认模型 |
文本、代码、建议 | DeepSeek V4.1 Flash,API ID deepseek-flash |
世界知识问答 | gemini-3.8-flash,独立 knowledge 类型 |
音频理解、摘要、问答、转录 | gemini-3.8-flash |
图像生成、参考图编辑 | gemini-3.1-flash-image |
Gemini 3.8 Flash 支持图像/音频输入,但不能生成图像,绘图因此使用独立 Flash Image 模型。保留 gemini-text 别名,可显式选择 Gemini 处理文本。
已删除工具内 OpenAI provider、相关模型配置和专用转录入口。已有 OpenAI 凭据不再使用,本次未删除凭据。Codex 父 agent 仍用其已有登录方式。
使用与密钥
要求 Windows、Python 3.11+;当前凭据存储仅实现 Windows Credential Manager。首次安装(PowerShell,按需调整克隆位置):
git clone git@github.com:qhchen31/agent_mcp_gateway.git 'E:\Project\Script\agent_mcp'
Set-Location 'E:\Project\Script\agent_mcp'
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e '.[test]'
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp init模板中的输入、输出目录及 harness 示例使用 E:\Project\Script\agent_mcp。若克隆到其他位置,初始化后请修改 config.json 中的 allowed_input_dirs、output_dir,并同步调整 MCP 启动路径。
然后在交互式 PowerShell 中保存密钥:
Set-Location 'E:\Project\Script\agent_mcp'
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp set-key deepseek
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp set-key gemini
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp doctor密钥隐藏输入并存入 Windows 凭据管理器。doctor 不读取密钥或请求 API。未配置的平台不影响另一平台,调用时返回 missing_credential。更新密钥再次 set-key;删除用 delete-key deepseek 或 delete-key gemini。
重新安装:python -m venv .venv,然后用该虚拟环境的 python -m pip install -e '.[test]'。无配置时运行 python -m agent_mcp init,已有配置不会覆盖。requirements.lock.txt 保存已测试 Windows/Python 3.12 依赖。
Related MCP server: BailingHub MCP Server
MCP 工具
工具 | 用途 |
list_capabilities | 模型别名、default_models 和执行限制;不保证账户权限 |
submit_text | 文本/代码,model 省略时默认 DeepSeek |
query_knowledge | 世界知识问答,默认 Gemini 3.8 Flash,允许 Google 搜索 |
submit_audio | 音频理解/转录,model 省略时默认 Gemini 3.8 Flash |
submit_image | 文生图/参考图编辑,默认 Gemini Flash Image |
submit_batch | 整体校验与原子入队,按 kind 分别选择默认模型 |
get_task | 查询状态/结果,可等待 0–30 秒 |
cancel_task | 取消本地任务 |
list_tasks | 当前进程的任务元数据 |
先 list_capabilities,再 submit_batch,然后父 agent 继续工作,最后 get_task。例:
{"tasks":[{"kind":"text","prompt":"检查代码边界条件","context":"父 agent 提供的代码"},{"kind":"text","model":"gemini-text","prompt":"提出另一种方案"},{"kind":"audio","file_path":"E:\\Project\\Script\\agent_mcp\\inputs\\meeting.wav","prompt":"提取行动项"}]}显式 model 必须为配置别名;调用失败不切换平台。提交时 ok=true 仅代表接受任务,需检查 task.state。状态为 queued → running → succeeded/failed/cancelled。结果包含 text、实际模型、原始 usage、finish_reason、truncated、artifacts 与耗时。截断内容仍返回且标记;过滤或无输出不标记成功。usage 不代表货币费用。
世界知识查询使用独立 query_knowledge 工具,参数为 question、可选 context、max_output_tokens 和模型别名 model。例如:
{"question":"法国的首都是哪座城市?请只回答城市名。","max_output_tokens":256}返回任务 ID 后用 get_task 获取答案;批量提交可用 kind="knowledge"、prompt 指定问题。默认别名 gemini-knowledge 与普通文本默认 deepseek-text 分开配置,模型别名必须具备对应能力。知识任务使用文本超时。
该接口默认接入 Gemini 官方 Google Search 工具,模型根据问题决定是否实时搜索;可在问题中明确要求搜索核查。专用提示词要求区分事实与不确定性、不捏造来源,并把检索内容作为证据。普通文本/代码、音频和图像入口不因此增加搜索工具。
知识结果包含 search_enabled(工具是否开启)、live_search(是否返回搜索执行证据)、knowledge_source(web 或 model)、sources(来源标题和链接)、search_queries 与完整 grounding_metadata(引用关联和 Search Suggestions)。允许搜索不代表每次都会搜索,模型直接回答时 live_search=false。上游来源可能使用 Google 跳转链接,服务保留原始链接。父 agent 展示搜索答案时应同时提供来源,并按官方要求处理 Search Suggestions;原始 HTML 仅作为数据返回。若改配 DeepSeek 知识模型,目前仅提供模型知识回答。
文件与安全边界
输入必须为绝对路径,默认只读取 inputs 和 outputs;运行时再次检查解析路径与大小。参考图支持 PNG/JPEG/WebP,音频支持常见 mp3/wav/m4a/mp4/aac/ogg/flac/webm 扩展名,平台仍可能限制具体编码。媒体会上传到所选官方 API。
生成图片随机命名,保存到 outputs,不覆盖文件。返回绝对路径;编辑时通过 reference_paths 传入已有图片。任务记录过期不会删除图片,由用户管理磁盘空间。
第一版不自动下载 URL、分段长录音、保留上游会话或执行代码。Gemini 使用内联媒体,完整 base64 JSON 最多 20 MB。
强制 WinVaultKeyring,不回退明文配置/环境变量。日志不记录密钥或请求/响应全文;完成后释放原始请求对象。结果仍可能包含任务内容。凭据管理器解决误提交风险,不能隔离同用户下有脚本执行权限的进程。
配置
修改 config.json 后重启 MCP。公开模板为 config.example.json,本地配置、虚拟环境与输入输出被 .gitignore 排除。未知字段(包括 api_key/base_url)被拒绝,只请求两家固定官方域名。
配置 | 默认值 |
default_models | text=deepseek-text,knowledge=gemini-knowledge,audio=gemini-audio,image=gemini-image |
knowledge_search_enabled | true,仅对 Gemini knowledge 任务启用 Google Search |
global_concurrency / provider_concurrency | 4 / 每个平台 2 |
queue_limit | 32,仅计等待任务 |
text_timeout_seconds / media_timeout_seconds | 180 / 600 |
max_output_tokens | 4096,文本/音频调用可降低 |
rate_limit_retries | 2,仅明确限流;已识别额度不足不重试 |
retry_base_seconds / max_retry_delay_seconds | 1 / 30 |
result_ttl_seconds / max_completed_tasks | 3600 / 256 |
max_prompt_characters | 100000,含 prompt/context/system_prompt |
max_input_file_bytes / max_response_bytes | 12 MiB / 64 MiB |
gemini_max_request_bytes | 20000000,含 base64 和提示词 |
allowed_input_dirs / output_dir | inputs、outputs / outputs |
credential_service | local-agent-mcp |
models | 官方 ID、能力、图像尺寸/比例、思考模式 |
DeepSeek thinking_mode 默认 disabled,节省简单任务的思考 token;可配置 enabled。图像 image_size 默认 1K,image_aspect_ratio 默认 1:1;Flash Image 可配置 512/1K/2K/4K。文本输出预算不限制图片费用。
并发按进程计算,不跨 harness 合并。执行超时包含网络/限流等待,不含排队。网络、超时、5xx 不自动重发;取消不能保证上游停止计费。重启丢失任务 ID,完成记录按 TTL/数量上限清除。不做自动货币预算或失败切换平台。
Codex 临时接入与自检
官方 MCP Python SDK 1.x,stdio,无需开放端口。mcp.stdio.example.json 和 codex.mcp.example.toml 含 command/args/cwd。其他 harness 使用相同启动参数,外层配置结构按客户端适配。
长期注册、逐工具许可、完整参数示例和排障见 桌面 Harness Agent 接入手册。该文档可单独交给其他桌面 agent,包含安装、注册、调用与验证流程。Codex 示例默认提交需审批、查询/取消放行;严格人工审批还需有效 reviewer 为 user。
run_codex_selftest.py 用 CLI -c 临时注册本服务,忽略用户配置、关闭 Apps,不修改全局/项目配置。非交互默认可能拒绝 MCP 调用,因此自检临时 default_tools_approval_mode=approve,并只暴露 list_capabilities、submit_batch、submit_image、get_task 四个已授权工具;shell 保持 read-only,prompt 禁止其他工具。
以下会调用真实 API 并可能计费:
Set-Location 'E:\Project\Script\agent_mcp'
.\prepare_test_audio.ps1
.\.venv\Scripts\python.exe run_codex_selftest.py本机 Microsoft Zira 合成短录音;临时限制输出 512 tokens、图像 512×512、429 不重试。只提交一次代码、音频、图像及一次编辑,失败不重复提交。证据保存到 outputs/codex-harness-test 的独立运行目录。
CLI 退出码 0 不等于 API 任务成功,需检查 final.json 中每项 state 和 passed;视觉效果还需检查图片文件。最新报告见 CODEX_TEST_REPORT.md,旧版历史自检保留于 SELF_TEST_REPORT.md。
仓库保留文字测试报告;原始证据、媒体和运行目录仅存在于执行测试的本机,不随仓库发布。上述报告中的输出路径用于定位本机证据,克隆仓库后可运行对应脚本生成自己的记录。
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp self-test --max-output-tokens 128
.\.venv\Scripts\python.exe run_knowledge_selftest.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp self-test --kind knowledge --prompt '法国的首都是哪座城市?' --max-output-tokens 256
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp self-test --kind audio --file 'E:\Project\Script\agent_mcp\inputs\codex-test.wav' --prompt 'Transcribe only.' --max-output-tokens 256
.\.venv\Scripts\python.exe -m agent_mcp self-test --kind image --prompt 'A blue circle on white'离线测试不读真实密钥、不调用 API。真实单项自检每次执行一个任务。常见错误代码:missing_credential、invalid_model、path_denied、queue_full、request_too_large、quota_exceeded。账户模型/区域/额度需以真实调用为准。
run_knowledge_selftest.py 通过真实 MCP stdio 服务只提交一次搜索核查问题,并验证工具区分、默认路由、实际模型、答案、实际搜索和来源返回。输出上限 256 tokens,包含思考 token 的实际用量以 usage 为准;Google Search 的费用另按平台规则计算,token 上限不限制搜索次数。测试证据保存至 outputs/knowledge-self-test。最新结果见 KNOWLEDGE_TEST_REPORT.md。已有 harness 需重启 MCP 服务或重新加载工具列表才能发现新接口。
官方参考
许可证
项目使用 MIT License。第三方依赖及官方 API 服务分别遵循其自身许可证与服务条款。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
LLM chat, text tools, image generation, editing, batch image jobs, and asynchronous video generation
Image, video, music and text generation across 100+ models through one endpoint.
API for AI agents to delegate tasks to real humans.
Run AI models, create deployments, and manage predictions via cloud API
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents to delegate tasks, run adversarial reviews, and manage background jobs across multiple models and providers via anymodel_* tools.Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables submission, tracking, and retrieval of governed tasks from DeepSeek Harness against BailingHub routes, allowing job management without opening embedded chat interfaces.245 npm2MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI coding agents like Claude Code or Codex to delegate tasks to a DeepSeek Harness subagent with its own context window, providing tools for task delegation, result waiting, continuation, and supervision with sandboxed execution.6MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceLets any MCP-capable coding harness (Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, VS Code/Copilot, opencode, and others) hand a self-contained task to a real, isolated DeepSeek Harness process that works in a chosen workspace with its own context window, model, and toolchain, then returns the final answer. Exposes task submission with time estimates and acceptance criteria, status polling with live progress and process-tree telemetry, graceful cancel and forced kill of whole process trees, and a health probe reporting concurrency, deadlines, and recent jobs.MIT