Lokaler OS-Assistent & Zweites Gehirn (MCP & OpenAI)

Ein autonomer, plattformübergreifender lokaler Desktop-Assistent, der auf dem Model Context Protocol (MCP) und OpenAI (gpt-4o) basiert. Er führt lokale Systembefehle sicher aus, liest und schreibt Dateien, überwacht Hardware-Diagnosen und merkt sich projektübergreifenden Kontext über eine lokale SQLite-Datenbank (brain.db).

Funktionen

• MCP FastMCP Server (server.py):

  • read_local_file: Liest Textinhalte lokaler Dateien sicher.

  • write_local_file: Schreibt Inhalte in lokale Dateien und erstellt fehlende Verzeichnisse automatisch.

  • list_directory: Formatierte Verzeichnisansicht mit Größen- und Dateitypdetails.

  • execute_terminal_command: Führt Shell-Befehle mit Sicherheitsabfragen für destruktive Schlüsselwörter (rm, del, rmdir, format, drop) aus.

  • open_application_or_url: Startet Desktop-Anwendungen oder öffnet URLs im Standard-Webbrowser plattformübergreifend (Windows, macOS, Linux).

  • get_system_metrics: Ruft Echtzeit-Diagnosen zu CPU, RAM, Festplatte und Akku mithilfe von psutil ab.

  • save_memory: Speichert Benutzernotizen, Projekt-Stack-Kontext und Präferenzen in der SQLite-Datenbank brain.db.

  • search_memory: Volltext-/Mustersuche über gespeicherte Erinnerungen.

• Interaktiver Terminal-Assistent (client.py):

  • Dynamische Tool-Erkennung über MCP-stdio-Transport.

  • Start-Speicher-Hydration aus brain.db.

  • Beständige CLI-REPL-Eingabeaufforderung (You > / Brain > ).

• Claude Desktop bereit (claude_desktop_config.json):

  • Gebrauchsfertige Konfigurationsdatei für die Integration mit Claude Desktop.

Related MCP server: notion-local-ops-mcp

Installation & Einrichtung

Voraussetzungen

• Python 3.10 oder höher.

• Ein OpenAI-API-Schlüssel (OPENAI_API_KEY).

1. Virtuelle Umgebung einrichten

Navigieren Sie zum Projektstammverzeichnis und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# macOS / Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

2. Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie die festgelegten Abhängigkeiten aus requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

3. Umgebungskonfiguration

Erstellen Sie eine .env-Datei im Projektstammverzeichnis oder setzen Sie die Umgebungsvariable:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Den Assistenten ausführen

Option A: Interaktiver CLI-Client

Starten Sie das interaktive Assistenten-Terminal:

python client.py

Beispielsitzung:

You > Save a memory under key 'favorite_editor' value 'VS Code with Vim binding' tags ['preference', 'tools']
Brain > I've stored your preference for VS Code with Vim binding in the brain database.

You > What are my current system metrics?
Brain > Your system is running at 15.4% CPU usage with 12.2 GB / 32 GB RAM used and 78% battery remaining.

Option B: Integration mit Claude Desktop

Um diesen lokalen MCP-Server mit Claude Desktop zu verwenden, fügen Sie die Konfiguration aus claude_desktop_config.json zu Ihrer Claude-Desktop-Konfigurationsdatei hinzu:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Fügen Sie die Serverdefinition hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "local-os-brain": {
      "command": "python",
      "args": [
        "C:/Users/acer/.gemini/antigravity-ide/scratch/mcp_local_brain/server.py"
      ]
    }
  }
}

Hinweis: Ersetzen Sie "python" durch den absoluten Pfad zur Python-Ausführungsdatei Ihrer virtuellen Umgebung, falls Sie eine venv verwenden.

Projektstruktur

mcp_local_brain/
├── brain.db                      # SQLite database auto-generated on first run
├── server.py                    # FastMCP Server with OS & Brain Tools
├── client.py                    # Interactive Terminal AI Assistant
├── claude_desktop_config.json   # Claude Desktop configuration snippet
├── requirements.txt             # Pinned python dependencies
└── README.md                    # Documentation & Setup Guide

Lizenz

MIT