allcanuse-mcp

MCP-сервер для экспериментальных сред Windows / Linux, предназначенный для предоставления локальным агентам / MCP-клиентам возможностей для выполнения стандартных операций на хосте.

Лицензия: MIT

Цель allcanuse-mcp — не просто дать модели несколько разрозненных инструментов, а максимально систематически предоставить ей возможности «того, что может делать эта экспериментальная машина». После подключения модель сможет не только читать файлы и запускать команды, но и использовать локальную машину как полноценную рабочую станцию.

В настоящее время доступно более 90 инструментов, основные возможности включают:

• Зондирование системы и окружения: чтение архитектуры системы, времени, дискового пространства, переменных окружения, сетевых конфигураций, сетевых адаптеров, текущего IP и базовой информации о среде выполнения.

• Выполнение команд и автоматизация: выполнение кроссплатформенных shell-команд, Windows cmd, PowerShell, с поддержкой использования вывода команд для последующих решений.

• Управление процессами и портами: запуск и завершение процессов, перечисление процессов, просмотр дерева процессов, поиск процесса по порту, перечисление прослушиваемых портов и установленных соединений.

• Редактирование файлов и кода: обход дерева каталогов, поиск по имени файла, поиск по тексту, чтение длинных файлов по частям, точная замена строк, замена фиксированного текста, запись текстовых файлов, чтение/запись JSON, чтение/запись бинарных данных, хеширование, недавние файлы, просмотр файлов рабочего стола.

• Помощь в разработке и инженерные операции: сжатие и архивация, распаковка, изменение конфигураций, поиск исходного кода, локальное исправление, запуск проверочных команд — подходит для того, чтобы модель могла самостоятельно исправлять баги, менять конфигурации, писать скрипты и приводить проект в порядок.

• Веб-операции и HTTP: HTTP-запросы, HEAD-зондирование, получение заголовков ответа, извлечение текста веб-страниц, преобразование страниц в Markdown, извлечение ссылок, извлечение таблиц, извлечение указанных HTML-элементов, отправка веб-форм, загрузка файлов, скачивание файлов, отслеживание цепочек перенаправлений.

• Сетевая диагностика и отладка протоколов: DNS-разрешение, обратное разрешение, чтение TLS-сертификатов, ping, трассировка маршрута, проверка TCP-соединения, отправка/получение сырых TCP-данных, отправка/получение UDP, отладка WebSocket, сканирование портов в небольшом диапазоне.

• Наблюдение за рабочим столом и окнами: перечисление окон, получение активного окна, сводка контекста рабочего стола, создание скриншотов рабочего стола — подходит для работы в связке с моделями, обладающими визуальными способностями.

• Возможности камеры: перечисление локальных камер и создание снимков, подходит для экспериментальных сценариев, требующих визуального ввода.

• Дежурство и выполнение длительных задач: ожидание времени, ожидание изменений файлов/процессов/портов/HTTP/окон/рабочего стола, фоновые дежурные задачи, планировщик задач, события задач, запись результатов задач, сводка при разрыве соединения.

• Самопроверка и самообнаружение модели: возможность напрямую перечислить все инструменты и их полные описания, что позволяет модели самостоятельно решать, какой инструмент вызвать следующим в незнакомой задаче.

Что может делать модель после подключения

После подключения этого MCP модель может не просто «отвечать на вопросы», но и активно продвигать задачи на локальной машине, например:

• Помочь выяснить, «почему не запускается сервис»: сначала проверить порты, затем процессы, затем логи, отправить HTTP-запрос и в итоге предоставить результат локализации проблемы.

• Помочь изменить код и исправить конфигурацию: сначала найти целевой файл и функцию, затем прочитать большой файл по частям, точно изменить несколько строк кода и автоматически запустить проверочные команды.

• Помочь прочитать веб-страницы и систематизировать материалы: собрать текст страницы, извлечь ссылки, таблицы, скачать вложения, а затем свести результаты в структурированную информацию, удобную для дальнейшей обработки.

• Помочь проверить локальные сетевые проблемы: проверить DNS, ping, порты, TLS, маршруты и состояние соединений, чтобы определить, является ли проблема следствием разрешения имен, недоступности хоста, закрытого порта или ошибки на уровне приложения.

• Помочь автоматически наблюдать за изменениями на рабочем столе: следить за установщиками, всплывающими окнами, переключением активных окон, делать скриншоты — подходит для GUI-задач в экспериментальной среде.

• Помочь загружать и скачивать локальные файлы: загружать логи, архивы, артефакты сборки в интерфейсы, а также скачивать файлы из сети, подобно легковесному wget.

• Помочь с длительным дежурством: ждать генерации файлов, восстановления сервисов или появления окон после того, как пользователь временно отошел, и быстро войти в курс дела по возвращении с помощью сводки.

• Помочь с автоматизацией экспериментов в виртуальной машине: передать модели весь цикл «наблюдение -> суждение -> выполнение -> проверка», вместо того чтобы ограничиваться только устными советами.

Если вы хотите, чтобы модель была похожа на настоящего локального ассистента, способного к действиям, а не только к словам, allcanuse-mcp создан для того, чтобы передать эти возможности в руки модели.

Related MCP server: windows-admin-mcp

Быстрый старт

Запустите прямо в корне репозитория:

python run_server.py --transport stdio

Для Windows также можно:

start.cmd --transport stdio

Для Linux также можно:

./start.sh --transport stdio

Если пакет уже установлен, можно также:

pip install -e .
allcanuse-mcp

Документация

• Общая инструкция по использованию: docs/USAGE.zh-CN.md

• Обзор всех инструментов: docs/TOOLS.zh-CN.md

• Описание рабочего процесса дежурства: resource://guides/workflows/duty-watch

• Руководство по подключению к LM Studio: docs/LM-STUDIO.zh-CN.md

• Руководство по подключению к Codex / Claude Code / OpenCode: docs/CLIENT-INTEGRATIONS.zh-CN.md

• Руководство для конечного пользователя после выпуска: docs/RELEASE-USAGE.zh-CN.md

Если вы хотите подключить текущий MCP к разным клиентам, рекомендуется в первую очередь ознакомиться с:

• LM Studio

• Список всех инструментов

• ChatGPT Codex / Codex CLI

• Claude Code

• OpenCode

• Установка и подключение для конечного пользователя после выпуска

Опциональные зависимости

• Функционал камеры зависит от opencv-python

• Перечисление окон в Linux зависит от wmctrl

• Запрос активного окна в Linux зависит от xprop

• Для создания скриншотов в Linux могут использоваться gnome-screenshot, scrot или imagemagick

Проверка

python -m compileall src tests run_server.py
$env:PYTHONPATH=(Resolve-Path .\src).Path
python -m unittest discover -s tests -v