Локальный ассистент ОС & второй мозг (MCP & OpenAI)

Автономный кроссплатформенный локальный настольный ассистент на базе Model Context Protocol (MCP) и OpenAI (gpt-4o). Он безопасно выполняет локальные системные команды, читает и записывает файлы, отслеживает диагностику оборудования и запоминает контекст проекта между сеансами с помощью локальной базы данных SQLite (brain.db).

Возможности

• MCP FastMCP Server (server.py):

  • read_local_file: Безопасно читает текстовое содержимое локальных файлов.

  • write_local_file: Записывает содержимое в локальные файлы, автоматически создавая недостающие каталоги.

  • list_directory: Форматированный просмотр каталога с указанием размера и типа файлов.

  • execute_terminal_command: Выполняет команды оболочки с защитными подсказками для опасных ключевых слов (rm, del, rmdir, format, drop).

  • open_application_or_url: Запускает настольные приложения или открывает URL-адреса в браузере по умолчанию на всех платформах (Windows, macOS, Linux).

  • get_system_metrics: Получает диагностику в реальном времени: CPU, RAM, диск и батарея с помощью psutil.

  • save_memory: Сохраняет заметки пользователя, контекст стека проекта и предпочтения в SQLite brain.db.

  • search_memory: Полнотекстовый поиск и поиск по шаблону по сохранённым воспоминаниям.

• Интерактивный терминальный ассистент (client.py):

  • Динамическое обнаружение инструментов через MCP stdio transport.

  • Загрузка памяти при запуске из brain.db.

  • Постоянное приглашение CLI REPL (You > / Brain > ).

• Готов к Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

  • Готовый к использованию файл конфигурации для интеграции с Claude Desktop.

Related MCP server: notion-local-ops-mcp

Установка и настройка

Предварительные требования

• Python 3.10 или выше.

• Ключ API OpenAI (OPENAI_API_KEY).

1. Настройка виртуального окружения

Перейдите в корневой каталог проекта и создайте виртуальное окружение:

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

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

2. Установка зависимостей

Установите зафиксированные зависимости из requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

3. Конфигурация окружения

Создайте файл .env в корневом каталоге проекта или задайте переменную окружения:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Запуск ассистента

Вариант A: Интерактивный CLI-клиент

Запустите интерактивный терминал ассистента:

python client.py

Пример сеанса:

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.

Вариант B: Интеграция с Claude Desktop

Чтобы использовать этот локальный MCP-сервер с Claude Desktop, добавьте конфигурацию из claude_desktop_config.json в файл конфигурации Claude Desktop:

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

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

Добавьте определение сервера:

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

Примечание: Замените "python" на абсолютный путь к исполняемому файлу Python вашего виртуального окружения, если вы используете venv.

Структура проекта

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

Лицензия

MIT