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MCP Server · AI代理

Opencode Agents MCP

一个全面的AI代理技能和模型上下文协议(MCP)服务器集合,用于构建强大的自动化和开发工作流程。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理JavaScript工作流自动化机器学习

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
AliZafar780
提供方
AliZafar780

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选型结论

Opencode Agents MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

🚀 OpenCode代理和MCP服务器集合

全面收集人工智能代理技能和模型上下文协议(MCP)服务器,用于构建强大的自动化和开发工作流程。

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✨ 特性

  • 40+专业AI代理技能 -从开发到机器学习
  • 20+MCP服务器 -与流行服务的即用型集成
  • 注重安全 -所有秘密已删除,可安全分享
  • 有据可查的 -包括完整的设置指南
  • 模块化架构 -挑选你需要的东西

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📁 存储库结构

opencode-agents-mcp/
├── skills/                    # AI Agent Skills
│   ├── exploit-development/   # Exploit development & security research
│   ├── threat-intelligence/   # Threat hunting & IOC collection
│   ├── malware-analysis/      # Reverse engineering & malware investigation
│   ├── web-vulnerability-scanner/  # OWASP testing & security assessment
│   ├── network-scanner/       # Reconnaissance & port scanning
│   ├── cloud-security-audit/  # AWS, Azure, GCP security auditing
│   ├── mobile-security-tester/ # iOS & Android app security
│   ├── secure-code-review/    # Source code security analysis
│   ├── api-security-tester/  # REST, GraphQL, SOAP API testing
│   ├── password-auditor/     # Password strength & hash analysis
│   ├── ethical-hacking/      # Penetration testing & red teaming
│   ├── security-engineer/    # Threat modeling & secure coding
│   ├── security-audit/       # Enterprise security assessment
│   ├── social-engineering-awareness/  # Phishing simulation
│   ├── machine-learning/     # MLOps & ML platform design
│   ├── ai-ml/                # LLM integration & prompt engineering
│   ├── data-engineering/     # ETL/ELT & data pipelines
│   ├── database/             # Distributed databases & NewSQL
│   ├── devops/               # GitOps & multi-cloud infrastructure
│   ├── backend-api/          # Scalable microservices architecture
│   ├── system-design/        # Distributed systems design patterns
│   ├── cloud-architecture/  # Serverless & cloud-native patterns
│   ├── mobile-development/   # Cross-platform mobile development
│   ├── blockchain/            # Smart contracts & DeFi protocols
│   ├── automation/           # Workflow automation & RPA
│   ├── integration/         # API & webhook integrations
│   ├── monitoring/          # Observability & alerting
│   ├── performance/         # eBPF tracing & systems optimization
│   ├── debugger/            # System-level debugging
│   ├── test-engineer/       # Property-based testing & chaos engineering
│   ├── code-reviewer/       # Code quality & architectural analysis
│   ├── refactor/            # Large-scale refactoring
│   ├── documentation/       # Technical documentation
│   ├── architecture-review/  # Enterprise architecture governance
│   ├── incident-response/   # Incident management & post-mortem
│   ├── 10x-developer/       # Ultimate productivity agent
│   ├── code-generator/      # AI code generation
│   └── ...
│
├── mcp-servers/              # Model Context Protocol Servers
│   ├── aws/                  # AWS EC2, S3, and more
│   ├── shodan/               # Internet scanning & vulnerability data
│   ├── github/               # Repository management & GitHub API
│   ├── slack/                # Slack messaging & channel management
│   ├── notion/               # Notion workspace integration
│   ├── docker/               # Docker container management
│   ├── kubernetes/           # K8s pods, services, deployments
│   ├── cve/                  # CVE database search
│   ├── search/               # Web search & scraping
│   ├── telegram/             # Telegram bot integration
│   ├── whatsapp/             # WhatsApp messaging
│   ├── chat-bridge/          # Cross-platform chat bridge
│   ├── terminal/             # Terminal command execution
│   ├── filesystem/           # File operations
│   ├── database/             # Database operations
│   └── ...
│
├── docs/                     # Documentation
│   ├── SETUP.md             # Quick start guide
│   ├── MCP_SETUP.md         # MCP server configuration
│   └── ...
│
└── README.md                # This file

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🎯 技能概述

类别技能
安全漏洞利用开发、威胁情报、恶意软件分析、网络漏洞扫描、网络扫描、云安全审计、移动安全测试、安全代码审查、api安全测试、密码审计、道德黑客、安全工程师、安全审计、社会工程意识
AI/ML机器学习、人工智能、数据工程
云/DevOpsdevops、云架构、kubernetes、docker、监控
后端后端api、系统设计、数据库、api架构
发展代码生成器、代码审阅者、重构、调试器、测试工程师
移动移动开发
Web3区块链
生产力自动化、集成、文档、事件响应、架构审查、10倍开发人员

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🔧 MCP服务器概述

服务器描述
亚马逊云服务EC2、S3、Lambda管理
肖丹互联网设备扫描
GitHub存储库、问题、PR
Slack渠道和消息
概念页面和数据库
码头工人集装箱作业
KubernetesPod、服务、部署
CVE漏洞数据库
搜索网络抓取和搜索
电报机器人消息
WhatsAppWhatsApp API
终端Shell执行

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🚦 快速开始

克隆存储库

git clone https://github.com/AliZafar780/opencode-agents-mcp.git
cd opencode-agents-mcp

设置MCP服务器

cd mcp-servers
npm install

# Copy and configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

运行MCP服务器

# With environment variables
source .env
node mcp-servers/shodan/index.js

# Or use the wrapper script
./mcp-servers/run-mcp.sh mcp-servers/shodan/index.js

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📖 详细指南

MCP服务器配置

每个MCP服务器都可以通过环境变量进行配置。看 mcp-servers/.env.example 对于所需的变量。

# Example: Setup Shodan MCP
SHODAN_API_KEY=your_api_key_here

# Example: Setup GitHub MCP
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

# Example: Setup Slack MCP
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-token-here

使用技能

技能是通过OpenCode加载的。每个技能目录包含:

  • SKILL.md -技能定义和能力
  • 技能的配置文件

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🤝 贡献

欢迎投稿!请阅读我们的 贡献指南 第一。

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

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📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

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🙏 致谢

  • OpenCode为惊人的代理编码平台
  • 所有MCP服务器开发人员
  • 安全研究社区

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在GitHub上为我们投票 ⭐ | 关注更新 📢 | 加入社区 💬

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

AI代理JavaScript本地部署自动化工作流安全研究机器学习云安全DevOps

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 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 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

Opencode Agents MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Opencode Agents MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,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。

Opencode Agents MCP 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。

Opencode Agents MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Opencode Agents MCP 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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