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MCP Server · 运维云端

Comp Assist

一款全面的本地计算机助手,用于标准化计算机环境检查、设置、更新和问题解决,支持Windows和Linux。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python云端部署Docker

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作者 / 组织
Keven1894
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Keven1894

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选型结论

Comp Assist 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 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

运维云端

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

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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 0 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

本地计算机助理

一个全面的本地计算机助手,用于标准化计算机环境检查、设置、更新和问题解决。从Windows支持开始,计划扩展到Linux用于各种用例(艺术设计、研究、金融等)。

特性

  • 环境检查:分析系统配置、安装的软件、资源
  • 设置自动化:标准化和自动化软件安装和配置
  • 更新管理:检查并应用系统和软件更新
  • 问题解决:检测问题并提供自动修复
  • 代理间通信:用于AI代理集成的REST API和MCP(JSON-RPC 2.0)端点

快速开始

先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • Docker桌面(可选,用于容器化部署)

安装

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install API dependencies (for agent communication)
pip install -r requirements-api.txt

用法

# Set PYTHONPATH (adjust path to your project location)
$env:PYTHONPATH="
"
# Example: $env:PYTHONPATH="C:\projects\local-computer-assistant"

# Run commands
py src/main.py check          # Check environment
py src/main.py setup          # Setup system
py src/main.py diagnose       # Diagnose issues
py src/main.py fix            # Fix issues

# Start API server (for agent communication)
py src/api/server.py

Docker部署

# Build image
docker build -t local-computer-assistant .

# Run container
docker run -it --rm --privileged local-computer-assistant check

# Or use docker-compose
docker-compose up

API终点

服务器运行后(py src/api/server.py):

  • Swagger用户界面: http://localhost:8000/docs
  • 开发信息: http://localhost:8000/api/v1/dev-信息
  • MCP端点: http://localhost:8000/mcp

示例:获取开发信息

REST API:

curl http://localhost:8000/api/v1/dev-info

MCP(JSON-RPC 2.0):

curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "mcp.get_dev_info",
    "params": {},
    "id": 1
  }'

项目结构

local-computer-assistant/
├── src/                    # Source code
│   ├── api/               # API server (REST + MCP)
│   ├── checker/           # Environment checking
│   ├── core/              # Core utilities
│   ├── setup/             # Setup automation
│   ├── update/            # Update management
│   ├── troubleshooting/   # Problem detection & fixes
│   └── main.py            # CLI entry point
├── config/                # Configuration files
├── docs/                  # Documentation (organized by topic)
│   ├── getting-started/  # Installation & quick start
│   ├── api/               # API documentation
│   ├── architecture/      # Architecture & design
│   └── guides/            # User guides
├── scripts/               # Platform-specific scripts
├── data/                  # Data storage (git-ignored)
├── logs/                  # Log files (git-ignored)
├── requirements.txt       # Python dependencies
├── requirements-api.txt   # API dependencies
├── Dockerfile             # Docker container definition
└── docker-compose.yml     # Docker Compose config

文档

📖 CompAssist新手? 从以下内容开始:

看 docs/ 按主题组织的详细文档目录:

入门指南

  • docs/getting-started/installation.md -安装指南
  • docs/getting-started/quickstart.md -快速入门指南
  • docs/getting-started/docker-setup.md -Docker设置

API文档

  • docs/api/overview.md -API概述和设置
  • docs/api/rest-api.md -REST API端点
  • docs/api/mcp-protocol.md -MCP(JSON-RPC 2.0)协议
  • docs/api/dev-info-endpoint.md -开发信息端点

建筑

  • docs/architecture/design.md -系统架构
  • docs/architecture/agent-communication.md -Agent通信设计
  • docs/architecture/docker-feasibility.md -Docker部署分析

指南

  • docs/guides/docker-installation.md -Docker安装
  • docs/guides/lightshot-installation.md -Lightshot安装

看 docs/README.md 获取完整的文档索引。

平台支持

  • ✅ 视窗:全力支持
  • 🔄 Linux:基本支持(扩展)
  • 🔄 macOS:计划中

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

环境检查Python本地部署自动化设置更新管理问题解决AI集成

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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 运行环境,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

  • 需要在运维云端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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常见问题

5 条

Comp Assist 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Comp Assist 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Comp Assist 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。

Comp Assist 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。

Comp Assist 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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