Coding Tools MCP

Coding Tools MCP es una aplicación de escritorio construida con Rust + Tauri 2. Tras seleccionar un directorio de proyecto e iniciar el servicio, el agente de IA puede leer archivos, modificar código, ejecutar comandos y pruebas, consultar el estado de Git y guardar el progreso clave como sesiones históricas dentro del proyecto. Se acerca más a "un IDE que la IA abre y que recuerda el progreso del desarrollo"; las herramientas de desarrollo habituales no exigen crear primero una Task, mientras que las sesiones históricas se encargan de restaurar el contexto en conversaciones nuevas.

Un único escritorio gestiona a la vez los espacios de trabajo, el servicio MCP, la información de conexión y las indicaciones de restauración de sesión.

Cómo usarlo en 30 segundos

下载安装桌面端
  → 添加项目目录
  → 启动 MCP 和公网隧道
  → 复制“公网 MCP 地址”
  → ChatGPT 开启开发人员模式
  → 新建 MCP 插件并粘贴地址
  → 完成授权，在新对话中开始开发

En el primer uso solo hay que recordar dos cosas: el escritorio convierte el proyecto en un espacio de trabajo MCP, y ChatGPT se conecta a él mediante la dirección pública /mcp.

• Ver los pasos completos de instalación y arranque del escritorio

• Ir directamente a la configuración del plugin de ChatGPT

Empezar en cinco minutos

1. Instalar el cliente de escritorio

Abre Releases y descarga el instalador correspondiente:

El instalador de macOS no está firmado por el momento. Si el sistema bloquea la primera apertura, confírmalo en "Ajustes del sistema → Privacidad y seguridad".

2. Añadir un espacio de trabajo de proyecto

1. Haz clic en "Añadir espacio de trabajo" en la parte izquierda.

2. Selecciona el directorio raíz del proyecto.

3. Configura el nombre del espacio de trabajo, el puerto MCP y el método de autenticación.

4. Tras guardarlo, el espacio de trabajo permanecerá en la lista de la izquierda a largo plazo.

3. Configurar el túnel público

Si el cliente de IA no está en esta máquina, es necesario exponer el MCP local como una dirección HTTPS:

• Instala o identifica frpc / cloudflared en "Gestión de software".

• Guarda el servidor, el puerto y el Token en "Configuración FRP", o selecciona Cloudflare en el espacio de trabajo.

• Cada espacio de trabajo usa un subdominio independiente. La aplicación gestiona de forma unificada los procesos FRP y las múltiples líneas de proxy.

La configuración del servidor FRP se guarda de forma centralizada; cada espacio de trabajo solo tiene que elegir la configuración y rellenar su propio subdominio.

Si todavía no dispones de un servidor FRPS, puedes consultar: Tutorial de instalación del servidor FRPS (cuenta oficial de WeChat). Una vez instalado, introduce la dirección del servidor, el puerto y el Token en la "Configuración FRP" del cliente.

4. Iniciar MCP

Entra en el espacio de trabajo y haz clic en "Iniciar" de MCP. El cliente mostrará:

• La dirección MCP local, por ejemplo http://127.0.0.1:28766/mcp;

• La dirección MCP pública por HTTPS;

• La información de autenticación necesaria para conectar con ChatGPT;

• Los registros en tiempo real y los resultados de las comprobaciones de salud.

Tras el arranque, puedes comprobar directamente los endpoints local y público, los metadatos OAuth y los recursos protegidos de MCP:

La comprobación de salud muestra punto por punto si la conexión y los metadatos de autenticación están disponibles.

Si encuentras problemas de conexión, puedes consultar los registros de solicitudes MCP más recientes sin salir del escritorio:

Los registros permiten confirmar rápidamente si la lista de herramientas, la inicialización del historial y las llamadas de checkpoint llegan realmente al servidor.

5. Conectar el cliente de IA

Los clientes compatibles con MCP usan la URL MCP pública que aparece en la interfaz. Al usar OAuth, el cliente entra en el flujo de autorización a través de los metadatos del servidor; la contraseña de autorización, el Client ID y el Secret se pueden generar y gestionar de forma centralizada en el escritorio. La versión actual usa un cliente OAuth preconfigurado; al crear el plugin de ChatGPT debes elegir credenciales OAuth estáticas/manuales, sin necesidad de seleccionar CIMD.

En la primera conexión se recomienda llamar primero a la inicialización del historial y después comprobar el espacio de trabajo:

history_session_bootstrap
server_info
get_default_cwd
git_status
check_exec_environment

Así el agente no necesita adivinar el proyecto actual, el directorio de trabajo y las capacidades de ejecución a partir del contexto del chat.

Dos formas de integrar ChatGPT

MCP Connector

Antes de configurarlo, confirma lo siguiente:

1. El servicio MCP del espacio de trabajo y el túnel público están ambos en ejecución.

2. La comprobación de MCP público en "Comprobación de salud" pasa; si usas OAuth, confirma además que la comprobación de recursos protegidos OAuth y de metadatos de autorización pasa.

3. Copia la "Dirección MCP pública" de la tarjeta "Configuración GPT" del escritorio; si usas OAuth, prepara también el OAuth Client ID, el OAuth Client Secret y la contraseña de autorización.

ChatGPT debe usar la dirección pública HTTPS /mcp; no puede usar direcciones locales como http://127.0.0.1:28766/mcp. Los nombres de los menús de ChatGPT pueden variar ligeramente según la versión y el idioma.

1. Activar el modo de desarrollador de ChatGPT

Abre los ajustes de ChatGPT, entra en "Seguridad de la cuenta e inicio de sesión" y activa el "modo de desarrollador". Este interruptor permite añadir conectores MCP no verificados.

El modo de desarrollador tiene permisos elevados; solo debe conectarse a servicios MCP que hayas desplegado tú mismo o en los que confíes explícitamente.

2. Crear un plugin MCP

En la parte izquierda de ChatGPT entra en "Plugins", haz clic en el + de la esquina superior derecha para crear un plugin nuevo y selecciona MCP (beta). Rellena lo siguiente:

Al usar OAuth, despliega "Configuración avanzada de OAuth", elige credenciales OAuth estáticas/manuales y rellena el Client ID y el Client Secret proporcionados por el escritorio; no es necesario seleccionar CIMD. Tras guardar o conectar, ChatGPT abrirá la página de autorización; introduce la contraseña de autorización de la tarjeta "Configuración GPT" del escritorio para completar la primera autorización.

El Client Secret, la contraseña de autorización y el Bearer Token son información sensible; no los pegues en conversaciones, Issues ni capturas públicas. Si el escritorio usa Bearer o no tiene autenticación habilitada, elige en ChatGPT el método de autenticación correspondiente que ofrezca la interfaz actual.

3. Verificar la conexión

Crea una conversación nueva con ese plugin habilitado y envía:

请使用 Coding Tools MCP 调用 server_info、get_default_cwd 和 git_status，
告诉我当前连接的工作区、默认目录和 Git 状态。

Si puede devolver información del proyecto actual, significa que la cadena "escritorio → túnel público → OAuth → ChatGPT → herramientas MCP" ya funciona. Antes del primer desarrollo real, llama a history_session_bootstrap para inicializar o restaurar el historial del proyecto.

Si ChatGPT sigue mostrando la lista de herramientas antigua, desconecta y vuelve a conectar el plugin, o crea una conversación nueva y verifica de nuevo.

Preguntas frecuentes

GPT Actions

1. Inicia el servicio de Actions del espacio de trabajo.

2. Copia la URL de OpenAPI del panel de Actions.

3. Importa esa URL en la página de Actions del editor de GPT.

4. Elige None, API Key u OAuth según la configuración del escritorio.

MCP y Actions pueden ejecutarse a la vez para el mismo espacio de trabajo, o usar puertos y subdominios distintos.

Por qué se necesita

• Orientado al desarrollo real: archivos, comandos, Git, pruebas y procesos de larga duración están todos en el mismo Workspace.

• Desarrollo continuo entre sesiones: una conversación nueva recibe primero un estado actual acotado; cuando se necesita contexto antiguo preciso, se localiza por palabras clave y se lee el archivo original, sin tener que explicar repetidamente al IA el contexto del proyecto y el progreso actual.

• Progreso trazable: tras cada ronda de tareas se puede guardar un checkpoint estructurado; las decisiones, modificaciones, resultados de pruebas y siguientes pasos quedan en el directorio del proyecto.

• Gestión de múltiples espacios de trabajo: un solo cliente de escritorio puede guardar varios proyectos y gestionar sus respectivos MCP, Actions y direcciones públicas.

• Conexión más directa con ChatGPT: incluye Streamable HTTP, OAuth, Bearer Token, OpenAPI, FRP y túneles de Cloudflare.

• La superficie de herramientas por defecto se mantiene simple: las herramientas centrales estables están disponibles por defecto; las capacidades avanzadas de Harness se activan según se necesiten.

Haz que el proyecto recuerde cada conversación

Los registros de chat normales sirven para repasar el contenido de la conversación, pero no son adecuados como traspaso de desarrollo a largo plazo. Coding Tools MCP escribe el progreso de la sesión en docs/history-session/ del proyecto actual, de modo que el contexto sigue al proyecto y no queda encerrado en una ventana de chat concreta.

Copia la indicación completa en una conversación nueva para inicializar o restaurar el historial; tras cada ronda de tareas, guarda un checkpoint.

Ofrece cinco herramientas de historial que se complementan entre sí:

Efecto típico:

对话 1：分析项目 → 修改代码 → 运行测试 → 保存检查点
                                      ↓
对话 2：读取有界当前状态 → 搜索并精读需要的旧档案 → 从上次进度继续 → 保存新检查点

Los archivos de historial usan un formato Markdown legible, se pueden respaldar con el proyecto o incluir en Git, y también facilitan que el desarrollador los revise y edite directamente. memory/state.json es la proyección acotada del estado actual; memory/manifest.json solo guarda posiciones, hashes y palabras clave, sin copiar el cuerpo del texto; el Markdown es la fuente de verdad a largo plazo y sin pérdidas. La primera entrada y cada entrada de ronda deben ser pasadas por ChatGPT como parámetros de herramienta initial_user_input y raw_user_input; el servidor no puede leer el texto de chat remoto que no se le haya pasado. El checkpoint usa anexión idempotente; cuando el contenido del mismo turn_id cambia, se conservan las evidencias de revision y supersedes, y se exige que se devuelva ok=true y que el objetivo de la sesión coincida antes de confirmar el guardado.

La persistencia del historial la realiza la IA llamando a las herramientas MCP; no es el escritorio el que graba el contenido del chat en segundo plano. Si el cliente no dispara la llamada a la herramienta, el servidor no puede percibir por sí solo conversaciones nuevas ni progreso de tareas.

Qué puede hacer el agente

El perfil core por defecto ofrece un conjunto estable y componible de herramientas de desarrollo:

Proceso de desarrollo típico:

打开 Workspace
  → 理解项目和 Git 状态
  → 搜索并读取代码
  → 事务化应用 Patch
  → 运行命令和测试
  → 检查 diff 并提交

El perfil avanzado conserva además capacidades de Harness como el estado del proyecto y el registro de operaciones, pero la modificación normal de archivos y la ejecución de comandos no exigen crear primero una Task.

Modelo de permisos y recuperación

El proyecto adopta un modelo de permisos Workspace-first:

• Los archivos normales dentro del Workspace se pueden leer, crear, modificar, eliminar y ejecutar.

• Fuera del Workspace se permite solo lectura completa: read_file, list_dir, list_files, search_text, view_image.

• La escritura, eliminación y ejecución fuera del Workspace están bloqueadas.

• .git y .github no pueden ser dañados por las herramientas de archivos normales, Patch ni comandos del intérprete.

• Patch realiza una precomprobación y recuperación ante fallos dentro de una sola operación; la recuperación a largo plazo usa Git de forma unificada, sin crear Snapshots completos del Workspace.

Los subprocesos de Windows siguen siendo actualmente un límite de ejecución policy_only; el sandbox_enforced: false que se devuelve es el estado real. La política de comandos estática no equivale a un sandbox completo del sistema de archivos del sistema operativo.

Desarrollo local

Requisitos del entorno: Node.js 20+, Rust stable y los prerrequisitos de Tauri 2 del sistema actual.

npm install
npm run desktop

Comandos de verificación habituales:

npm run check
npm run build
cd src-tauri && cargo test
cd src-tauri && cargo clippy --all-targets -- -D warnings

En Windows también puedes hacer doble clic en dev-desktop.cmd. No verifiques la aplicación de escritorio solo con npm run dev; ese comando solo inicia Vite, no el envoltorio de Tauri.

Estructura del proyecto

Agradecimientos

Gracias a la comunidad de Linux.do por el apoyo a la difusión del proyecto y sus comentarios.

License

Apache-2.0