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MCP Server · AI代理

Cleo AI

Cleo是一款运行在浏览器中的个人AI助手,具备文件管理、网络搜索、数据库查询和实时数据获取等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 11
实时天气数据分析Python搜索文件管理

快速开始

作者 / 组织
matteodr99
提供方
matteodr99
运行时
Python

工具数量

11

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Cleo AI 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 11 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,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

python --version

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "cleo-ai": {
      "command": "python",
      "args": [
        "--version"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Python,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 11 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

✦ Cleo

具有web界面、真实工具和内存的个人AI助手。

内置谷歌Gemini 2.5 Flash·Python·MCP·Flask

______________________________________________________________________

Cleo是一个在浏览器中本地运行的个人AI助手。与简单的聊天机器人不同,Cleo实际上可以 做事:读写文件、搜索网络、查询数据库以及获取天气和时间等实时数据——所有这些都由自定义MCP(模型上下文协议)服务器和Google Gemini提供支持。

______________________________________________________________________

✨ 特性

  • 🌐 网络界面 --干净的深色主题UI,可在任何浏览器中运行
  • 🔍 网络搜索 -实时搜索DuckDuckGo,不需要API密钥
  • 📁 文件系统 --读取、写入、列出和删除沙盒文件夹中的文件
  • 🗄️ SQLite数据库 --用自然语言管理笔记、任务和联系人
  • 🌤️ 实时天气 -通过Open-Meteo实时预测(免费,无API密钥)
  • 🕐 日期及时间 --支持时区的日期时间查询
  • 🔁 对话记忆 --记住整个会话的上下文
  • ⚡ 重试逻辑 --通过指数回退处理Gemini速率限制

______________________________________________________________________

🏗️ 建筑

┌──────────────────┐         HTTP          ┌──────────────────┐        stdio (JSON-RPC)       ┌──────────────────┐
│                  │  ──────────────────►  │                  │  ────────────────────────────► │                  │
│    Browser       │                       │   Flask + Gemini  │                               │    MCP Server    │
│  (index.html)    │  ◄──────────────────  │     (app.py)     │  ◄────────────────────────────│   (server.py)    │
│                  │                       │                  │                               │                  │
└──────────────────┘                       └──────────────────┘                               └──────────────────┘

它是如何工作的,一步一步:

  1. 用户在浏览器中键入消息
  2. 浏览器通过以下方式将其发送到Flask POST /api/chat 请求
  3. Flask将完整的对话历史记录和工具定义传递给Gemini 2.5 Flash
  4. 双子座决定是调用一个或多个工具,还是直接回复
  5. 如果需要工具,Flask将MCP服务器作为子进程生成,并通过stdio上的JSON-RPC进行通信
  6. MCP服务器执行实际操作(文件I/O、SQL查询、HTTP请求等)并返回结果
  7. 结果会反馈给双子座,双子座会继续推理,直到得到最终答案
  8. 最终响应将返回浏览器并显示

这 代理循环 允许Cleo在一次循环中链接多个工具调用——例如,搜索网络,然后将结果保存到文件中。

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🛠️ MCP工具

MCP服务器公开了4类11个工具:

📁 文件系统

工具说明
read_file读取文件内容
write_file创建或覆盖文件(支持追加模式)
list_files列出助手沙盒文件夹中的所有文件
delete_file删除文件
所有文件都存储在 ~/assistant_files/ --与系统的其他部分隔离。

🔍 网络

工具说明
web_search搜索DuckDuckGo-不需要API密钥
fetch_url从任何公共URL获取和提取文本

🗄️ 数据库(SQLite)

工具说明
db_query快跑 SELECT 查询
db_execute快跑 INSERT, UPDATE, DELETE
db_schema检查当前表结构

首次运行时会自动创建三个表:

表字段
notesid、标题、内容、创建at、更新at
tasksid、标题、描述、状态、due_date、created_at
contactsid、姓名、电子邮件、电话、笔记、created_at

🌐 外部API

工具说明
get_weather实时天气+3天预报 开放天气
get_datetime当前日期、时间和星期几,支持时区

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🚀 设置和运行

先决条件

  • Python 3.10+ 是必需的。请检查:
  python --version

如果你在macOS上,需要升级:

  brew install python@3.12
  python3.12 -m venv .venv
  source .venv/bin/activate
  • 紫外线 (可选但推荐)--从安装 星光sh/uv:
  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh  # macOS/Linux
  # or: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # Windows

步骤1——克隆仓库

git clone https://github.com/matteodr99/cleo-ai.git
cd cleo-ai

步骤2——创建虚拟环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate       # macOS / Linux
# .venv\Scripts\activate        # Windows

步骤3——安装依赖项

使用 紫外线 (推荐-快速和确定性):

uv sync

或者使用pip:

pip install -e .

步骤4-设置API密钥

export GEMINI_API_KEY="your-key-here"

或者创建一个 .env 项目根目录中的文件(永远不要提交此文件):

GEMINI_API_KEY=your-key-here

第五步——跑步

python app.py

然后打开 http://localhost:5001 在您的浏览器中。

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💬 示例提示

"What time is it in Tokyo?"
"What's the weather like in Milan this week?"
"Search the web for the latest news on AI agents"
"Create a file called 'ideas.txt' and write down 5 startup ideas"
"Add a task: review the project proposal by Friday"
"Show me all my pending tasks"
"Add a contact: Luca Bianchi, luca@email.com, +39 333 1234567"
"Search for the price of NVIDIA stock and save it to a file"

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📁 项目结构

cleo-ai/
├── app.py                  # Flask backend — Gemini agentic loop
├── pyproject.toml          # Project metadata & dependencies (PEP 517)
├── requirements.txt        # Python dependencies (alternative)
├── pytest.ini              # Pytest configuration
├── README.md
├── .gitignore
├── mcp_server/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py           # MCP Server — all tool implementations
├── static/
│   ├── index.html          # Frontend — dark theme chat UI
│   ├── logo.svg
│   └── favicon.ico
└── tests/
    ├── conftest.py
    ├── test_api.py
    ├── test_gemini_loop.py
    └── test_mcp_tools.py

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🔧 添加新工具

  1. 定义它 --向添加条目 list_tools() 在 mcp_server/server.py
  2. 实施它 --在中处理工具名称 call_tool() 在同一个文件中
  3. 注册它 --将定义添加到 TOOL_DEFINITIONS 在 app.py

就是这样。双子座会在相关的时候自动开始使用新工具。

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⚙️ 配置

设置位置默认值
AI模型app.py → model=gemini-2.5-flash
系统提示/个性app.py → SYSTEM_PROMPT友好的意大利助理
港口app.py → app.run(port=)5001
文件存储路径mcp_server/server.py → FILES_DIR~/assistant_files/
对话历史长度app.py → messages[-20:]最后20条消息

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🗺️ 路线图

  • \[\]支持多个命名会话/对话
  • \[\]日历集成(谷歌日历)
  • \[\]电子邮件阅读和起草(Gmail)
  • \[\]语音输入支持
  • \[\]将对话导出为Markdown或PDF
  • \[\]Docker支持,易于部署
  • \[\]支持其他AI模型(OpenAI、Anthropic)

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🤝 贡献

欢迎投稿!请打开问题或提交拉取请求。

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📝 许可证

保留所有权利——有关详细信息,请参阅许可证文件。

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Built by Matteo — powered by Google Gemini

工具与能力

工具数量

11

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI助手Python本地部署文件管理网络搜索数据库查询实时天气

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

  • 工具数量 11 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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。
  • 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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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

Cleo AI 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python --version,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cleo AI 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cleo AI 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。

Cleo AI 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。

Cleo AI 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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