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Devbridge MCP

MCP Server

DevBridge MCP 是一个连接本地AI编程客户端与远程Linux服务器的MCP服务端,旨在打通本地智能编码体验与远程高算力执行环境的开发链路,适用于AI工程与科研场景。

工具数

16

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
开发工具JavaScriptClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

one2piece2hello

提供方

one2piece2hello

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

DevBridge MCP

简体中文 | English

Research Tool Development Tool MCP Workflow Paper Loop

让 Claude Code / Codex 在本地编程,而在远程服务器执行与调试。

DevBridge MCP 是一个面向 AI 工程与科研场景的 MCP 服务端,通过 SSH 稳定连接本地 AI 编程客户端(Claude Code / Codex)与远程 Linux 服务器。它把“本地智能编码体验”和“远程高算力执行环境”打通成一条低摩擦开发链路。

对于需要频繁实验、调参、训练和复现实验结果的团队,DevBridge MCP 可作为一款科研高效工具:本地改代码、自动同步、远程执行、实时回传日志与结果。在复杂网络环境下,它也常被当作实用的科研神器,帮助你在不改变现有服务器网络策略的前提下持续高效迭代。

你可以把 DevBridge MCP 理解为 AI 研发工作流里的“本地-远程桥接层”:本地保留 Claude Code / Codex 的高效率开发体验,远程承接 GPU 训练、数据处理、论文实验复现等重负载任务,同时把日志、状态、结果持续回流到本地调试闭环。

关键词 / Search Tags: 科研工具, 科研高效工具, 科研神器, 开发工具, 开发MCP, 论文MCP, 论文复现, AI科研工作流, MCP开发工具, remote development, MCP server, Claude Code, Codex

1. 项目解决什么问题

在 AI/ML 开发里,常见现实是:

  • 本地 macOS 开发体验最好(AI 编程工具可用)
  • 算力在远程 GPU 服务器(A100/H100,长任务)
  • 部分服务器在防火墙或内网环境,无法直接连国际互联网
  • 这些服务器上很难直接使用 Claude Code / Codex

DevBridge MCP 的定位是一个本地网关:

  1. Claude Code / Codex 在本机运行
  2. DevBridge MCP 在本机运行并管理 SSH
  3. 命令在远程服务器执行
  4. 输出、日志、结果回流到本地 AI 上下文

这样你可以保留:

  • 本地 AI 辅助编程体验
  • 远程执行与调试能力
  • 长任务日志追踪
  • 固定化迭代流程(改代码 -> 同步 -> 执行 -> 观察 -> 下一轮)

2. 快速开始

[!TIP] 🚀 最简单安装方式(推荐) 先把项目下载到本地,然后直接让 CodexClaude Code 帮你完成安装与挂载,这是上手最快的方式。 你可以直接对 Codex / Claude Code 说: 请在本地安装并挂载这个 DevBridge MCP,然后帮我验证是否可用。

2.1 环境要求

  • 本地 macOS / Linux
  • Node.js 18+
  • 可用的 SSH 访问
  • git

安装并构建:

cd remote-executor-mcp
npm install
npm run build

2.2 配置 SSH 免密登录

推荐使用密钥登录。

  1. 生成密钥(如果你还没有):
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
  1. 查看公钥:
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub
  1. 写入服务器:
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub | ssh user@your-server-ip 'mkdir -p ~/.ssh && chmod 700 ~/.ssh && cat >> ~/.ssh/authorized_keys && chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys'
  1. ~/.ssh/config 配置别名:
Host Los_dc03
  HostName 104.168.103.56
  User root
  Port 22
  IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519
  1. 验证:
ssh Los_dc03

如果无需输入密码即可登录,说明配置完成。

2.3 配置 Claude Code

~/.claude/settings.json 添加:

{
  "mcpServers": {
    "remote-executor": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/keamy/Desktop/cc-remote/remote-executor-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

重启 Claude Code 后,验证示例:

请调用 list_servers
测试连接 Los_dc03

2.4 配置 Codex

codex mcp add remote-executor -- node /Users/keamy/Desktop/cc-remote/remote-executor-mcp/dist/index.js

验证:

codex mcp list
codex mcp get remote-executor

3. 工具清单(当前版本)

分类工具说明
基础执行remote_execute短任务同步执行( 远程同步(auto/rsync/scp
文件同步remote_pull远程 -> 本地拉取
Gitremote_git_push本地提交并推送
Gitremote_git_clone从服务器克隆到本地
Gitremote_git_pull_local拉取最新到本地
Gitremote_git_init在服务器初始化仓库
开发会话dev_session_start启动监听 + 自动同步 + 执行
开发会话dev_session_status查看会话状态
开发会话dev_session_stop停止会话
工具list_servers列出服务器配置
工具test_connection测试 SSH 连通性

4. 固定化工作流示例

4.1 短任务循环

启动 short 会话:
- server: Los_dc03
- local_path: /path/to/local/project
- remote_path: /root/project
- remote_working_dir: /root/project
- mode: short
- short_command: python3 -m pytest -q
- method: auto
- exclude: [".git", "node_modules", "__pycache__", "*.log"]
- debounce_ms: 500

4.2 长任务循环(训练)

启动 long 会话:
- server: Los_dc03
- local_path: /path/to/local/project
- remote_path: /root/project
- remote_working_dir: /root/project
- mode: long
- long_command: bash -lc 'python3 train.py --epochs 10'
- method: auto
- poll_interval_seconds: 2
- log_lines: 120
- follow_seconds: 1

5. 开源与贡献

本项目已开源,欢迎社区贡献。

如果你有特殊网络环境、企业防火墙限制、或跨平台需求,欢迎直接提 Issue。

6. 发布文案模板

仓库内置了中英文发布模板(GitHub Release + 首发推广帖):

7. 许可协议

MIT License,见 LICENSE


补充:若你希望完整新手版中文教程,可查看:

目录标签

目录标签

开发工具JavaScriptClaude科研工具本地部署远程开发AI科研工作流MCP服务

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

16

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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