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MCP Server · AI代理

Bytez3 Nexus

Bytez3 Nexus是一个开源AI代理系统,允许用户使用任何本地或云端托管的LLM运行强大的编码助手,无需专有API密钥,提供完整的数据主权、模型自由和代理级工具。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5tsx
开源本地LLMTypeScriptClaude

快速开始

作者 / 组织
SteOnChain
提供方
SteOnChain
运行时
Node.js

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Bytez3 Nexus 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx tsx --env-file=.env src/server/webServer.ts

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Bytez3 Nexus

Open-source AI agent system — run agentic coding assistants with any local LLM

Quick Start • Features • Architecture • MCP Servers • Models • Roadmap

______________________________________________________________________

什么是Bytez3 Nexus?

Bytez3 Nexus 是一个开源的人工智能代理系统,允许您使用 任何本地或云托管的LLM -不需要专有的API密钥。Nexus基于Claude Code CLI架构的恢复和扩展版本,添加了一个透明的翻译代理,通过Ollama的OpenAI兼容端点路由所有代理请求。

与云端锁定的替代品不同,Nexus为您提供:

  • 完全数据主权 --你的代码永远不会离开你的机器
  • 模型自由度 --在Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral或任何Ollama模型之间进行交换
  • 代理级工具 --30+内置工具,MCP服务器支持,多代理协调
  • 零供应商锁定 --开源、自托管、可扩展

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特性

🤖 AI代理系统

  • 多智能体协调 --协调并行工作的多个AI代理
  • 递归亚代理产卵 --代理可以自主生成自己的嵌套子代理,以进行复杂的多层任务委派
  • 代理记忆(大脑) --自动附加到每个活动子代理的集中式持久内存上下文(例如,项目范围的大脑)
  • 30+内置工具 --文件编辑、bash执行、grep、git、web搜索等
  • 工具调用 --具有结构化输入/输出模式的全函数调用
  • 流媒体 --用于响应式交互的实时令牌流

🔌 MCP服务器支持

  • 模型上下文协议 --连接到任何兼容MCP的工具服务器
  • 可扩展 --添加GitHub、GitKraken、数据库和自定义工具服务器
  • 动态工具发现 --代理自动发现和使用MCP工具
  • 许可制度 --对代理可以访问的内容进行精细控制

🏠 当地第一建筑

  • Ollama集成 --本地和云托管Ollama实例的原生支持
  • 任何型号 --使用你拉过的任何东西:Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral、CodeLlama
  • 默认隐私 --无遥测、无数据收集、无云依赖
  • 离线可用 --完全不使用互联网(使用本地模式)

☁️ 云提供商支持

  • 奥利玛云 -使用API密钥身份验证连接到远程Ollama部署
  • 可扩展的提供商系统 --体系结构支持添加新的LLM提供程序
  • 混合动力模式 --根据需要混合使用本地和云模型

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快速开始

先决条件

  1. 奥拉玛 已安装并正在运行(ollama serve)
  2. 一个模型被拉 --例如。 ollama pull qwen2.5-coder:7b
  3. Node.js 18+

安装

# Clone
git clone https://github.com/SteOnChain/bytez3-nexus.git
cd bytez3-nexus

# Install dependencies
npm install

运行测试

# Translation tests (no Ollama needed)
npm test

# Full test suite with live Ollama connection
npm run test:live

# Test with specific model
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b npm run test:ollama

用法

# Local Ollama — run with any local model
CLAUDE_CODE_USE_OLLAMA=1 ANTHROPIC_MODEL=qwen2.5-coder:7b nexus

# Ollama Cloud — connect to remote instances
CLAUDE_CODE_USE_OLLAMA=1 \
  OLLAMA_BASE_URL=https://your-cloud.ollama.ai \
  OLLAMA_API_KEY=sk-your-key \
  ANTHROPIC_MODEL=llama3.2 \
  nexus

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建筑

Bytez3 Nexus使用 获取级别拦截 建筑。当Ollama提供程序处于活动状态时,来自代理系统的所有API调用都会透明地转换:

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    BYTEZ3 NEXUS                          │
│                                                          │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌───────────────────┐  │
│  │  Agent    │───▶│   SDK    │───▶│  Fetch Override   │  │
│  │  System   │    │  Client  │    │  (Translation)    │  │
│  └──────────┘    └──────────┘    └─────────┬─────────┘  │
│       │                                     │            │
│  ┌────▼─────┐                  ┌────────────▼─────────┐ │
│  │   MCP    │                  │  Request Translator   │ │
│  │ Servers  │                  │ Anthropic → OpenAI    │ │
│  └──────────┘                  └────────────┬─────────┘ │
│                                             │            │
│                                ┌────────────▼─────────┐ │
│                                │       Ollama          │ │
│                                │ /v1/chat/completions  │ │
│                                └────────────┬─────────┘ │
│                                             │            │
│                                ┌────────────▼─────────┐ │
│                                │ Response Translator   │ │
│                                │ OpenAI SSE → Agent    │ │
│                                └──────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

转换层

代理格式(人类)LLM格式(OpenAI/Ollama)
system: [{type: 'text', text}]{role: 'system', content}
{type: 'tool_use', id, name, input}tool_calls: [{function: {name, arguments}}]
{type: 'tool_result', tool_use_id}{role: 'tool', tool_call_id}
content_block_delta 上海证券交易所 choices[].delta 上海证券交易所
stop_reason: 'tool_use'finish_reason: 'tool_calls'

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MCP服务器

Bytez3 Nexus支持 模型上下文协议(MCP) --用于将AI代理与外部工具和数据源连接的开放标准。任何兼容MCP的服务器都可以开箱即用:

服务器提供的工具
GitHub问题、PR、代码搜索、仓库管理
GitKrakenGit操作、分支管理、工作树
棱镜数据库迁移、模式管理、Studio
谷歌地图地理编码、路线、地点、方向
自定义服务器使用MCP SDK构建自己的

MCP工具会自动被发现,通过Ollama代理进行翻译,并可供代理系统使用——除了连接服务器外,不需要任何配置。

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模型

推荐型号

型号尺寸最适合工具调用
qwen2.5-coder:7b4.7 GB代码生成、重构✅ 太好了
qwen2.5-coder:32b18 GB复杂的编码任务✅ 太好了
llama3.22.0 GB通用,快速✅ 很好
deepseek-r1:8b4.9 GB推理、调试⚠️ 基础
mistral:7b4.1 GB性能均衡✅ 很好
codellama:13b7.4 GB以代码为中心,大上下文✅ 很好
qwen2.5:72b41 GB最佳质量(需要GPU)✅ 太好了

型号选择提示

  • 用于工具调用 (MCP、文件编辑、bash):使用 qwen2.5-coder --最佳刀具调用精度
  • 对于速度:使用 llama3.2 --最小、最快的响应
  • 用于推理:使用 deepseek-r1:8b --思维链推理
  • 为了获得最高质量:使用 qwen2.5:72b --如果你有VRAM

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环境变量

变量默认值描述
CLAUDE_CODE_USE_OLLAMA--设置为 1 启用Ollama供应商
OLLAMA_BASE_URLhttp://localhost:11434Ollama服务器URL
OLLAMA_API_KEY-Ollama云身份验证的API密钥
ANTHROPIC_MODEL--型号名称(例如。, qwen2.5-coder:7b)

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项目结构

bytez3-nexus/
├── restored-src/src/                     # Agent system source (TypeScript)
│   ├── main.tsx                          # CLI entry point
│   ├── services/api/
│   │   ├── client.ts                     # API client factory (Ollama injection)
│   │   ├── claude.ts                     # Message handling & streaming
│   │   └── ollama/                       # Ollama translation proxy
│   │       ├── ollamaClient.ts           # Fetch override factory
│   │       ├── requestTranslator.ts      # Anthropic → OpenAI translation
│   │       └── responseTranslator.ts     # OpenAI → Anthropic SSE translation
│   ├── services/mcp/                     # MCP server integration
│   ├── tools/                            # 30+ built-in tools
│   ├── coordinator/                      # Multi-agent coordination
│   ├── assistant/                        # Assistant mode
│   ├── plugins/                          # Plugin system
│   ├── skills/                           # Skills system
│   └── voice/                            # Voice interaction
├── test-ollama.mjs                       # Test suite (49 assertions)
├── assets/                               # Branding assets
└── package.json                          # Project metadata

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测试结果

═══ Bytez3 Nexus — Test Suite ═══

▸ Request Translation (Anthropic → OpenAI)        16/16 ✅
▸ Response Stream Translation (OpenAI → Anthropic) 10/10 ✅
▸ Tool Call Response Translation                    8/8  ✅
▸ Non-Streaming Response Translation               10/10 ✅
▸ Live Ollama Connection                            5/5  ✅

═══ Results ═══
  49 passed  0 failed  ✓ All systems operational

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路线图

  • \[x\] Ollama集成 --本地+云模型支持
  • \[x\] 工具调用 --全功能调用翻译
  • \[x\] 流媒体 --实时SSE翻译
  • \[x\] MCP支持 --模型上下文协议兼容性
  • \[x\] 多模型路由 --将不同的任务路由到不同的模型
  • \[x\] 代理内存 --跨会话的持久上下文
  • \[x\] 自定义代理定义 --基于Markdown和YAML的代理配置
  • \[x\] 网页用户界面 --基于浏览器的代理仪表板(端口3000)
  • \[ \] 插件市场 --社区构建的扩展(框架就绪)
  • \[ \] 语音模式 --语音驱动的代理交互(需要Whisper/TTS集成)
  • \[x\] 团队代理 --协作多代理工作流

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贡献

欢迎投稿!无论是bug修复、新功能、文档还是想法——打开问题或提交PR。

分支保护: 这 main 树枝受到保护。所有更改都需要至少包含以下内容的Pull Request 1审批审核 在合并之前。直接推动 main 被封锁。

贡献工作流程

# 1. Fork the repo on GitHub, then clone your fork
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/bytez3-nexus.git
cd bytez3-nexus

# 2. Install dependencies
cd restored-src
npm install

# 3. Create a feature branch
git checkout -b feat/your-feature-name

# 4. Set up your environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your Ollama settings:
#   CLAUDE_CODE_USE_OLLAMA=1
#   ANTHROPIC_MODEL=qwen2.5-coder:7b

# 5. Start the Web UI for testing
npx tsx --env-file=.env src/server/webServer.ts
# Open http://localhost:3000

# 6. Make your changes, commit, and push
git add -A
git commit -m "feat: describe your change"
git push origin feat/your-feature-name

# 7. Open a Pull Request on GitHub
#    → Base: main ← Compare: feat/your-feature-name
#    → Request review from @SteOnChain

公关指南

  • 每个PR一个功能 --保持更改的重点和可审查性
  • 测试您的更改 --提交前在Web UI中验证
  • 遵循常规承诺 — feat:, fix:, docs:, refactor:
  • 不要承诺 .env 文件或 node_modules/

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许可证

MIT© Bytez3

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Built with ⚡ by Bytez3

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

开源TypeScript本地部署AI代理编码助手本地LLM数据主权

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Bytez3 Nexus 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx tsx --env-file=.env src/server/webServer.ts,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Bytez3 Nexus 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Bytez3 Nexus 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Bytez3 Nexus 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Bytez3 Nexus 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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