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MCP Server · AI代理

simon (Felixgeelhaar)

Simon是一个本地优先的基础设施层,用于管理AI代理执行,通过确定性的控制平面增强AI编码工具的预测性、安全性和成本效益。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
安全执行Go本地优先

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
felixgeelhaar
提供方
felixgeelhaar

工具数量

0

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

simon (Felixgeelhaar) 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

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

Simon——人工智能代理治理运行时🧙‍♂️

Simon是一个本地第一基础设施层,旨在管理AI代理执行。它作为一个确定性的控制平面,强制执行清晰度、纪律和资源限制,使人工智能编码工具更具可预测性、安全性和成本效益。

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🔮 核心价值主张

现代人工智能编码工具功能强大,但很脆弱。西蒙的存在是为了让它们使用得更久、更便宜、更可预测——而不需要不断的人类保姆。

  • 教练:强制执行结构化提示和明确的“完成定义”。
  • 守卫:令牌、迭代和安全命令/文件范围的硬预算。
  • 运行时:使用滚动摘要进行分段执行,以防止上下文窗口崩溃。
  • MCP代理:拦截和分析工具输出,以降低噪音并维护安全。
  • 记忆:基于矢量的经验档案,从过去的成功会议中学习。

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🚀 快速开始

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/felixgeelhaar/simon.git
cd simon

# Build the binary
go build -o simon cmd/simon/main.go

配置

Simon支持多个提供商,包括 Ollama(当地), 开放人工智能, Anthropic,以及 双子座.

# Configure your OpenAI key
./simon config set openai.api_key your-api-key

# (Optional) Configure OpenRouter or custom Base URL
./simon config set openai.base_url https://openrouter.ai/api/v1

执行

在YAML文件中定义任务(task.yaml):

goal: "Create a Go CLI project that prints 'Hello, Simon!'"
definition_of_done: "A working go.mod and main.go exist."
evidence: ["main.go", "go.mod"]

与您首选的提供商一起运行:

# Using local Ollama (Llama 3.2 recommended)
./simon run task.yaml --provider ollama

# Using OpenAI GPT-4o with Interactive TUI
./simon run task.yaml -i --provider openai --model gpt-4o

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🛡️ 治理与安全

西蒙在一个 确定性控制平面人工智能模型被视为外部工作者,而执行逻辑是基于规则和绝对的。

  • 预算执行:如果达到令牌或迭代限制,执行将立即停止。
  • 命令范围界定:仅授权的shell命令(例如。, go, git, ls)是允许的。
  • 验证驱动:在运行时验证定义的“证据”之前,任务不会标记为完成。

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🛠️ 建筑

Simon内置于Go中,并利用了插件就绪的架构。

  • 前端:Cobra CLI/Bubbletea TUI。
  • 存储:SQLite(元数据、内存、配置)+本地文件系统(工件)。
  • 执行:滚动总结的情节循环。
  • 插件:基于gRPC(hashicorp/go插件)的可扩展Coach和Guard逻辑。

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🏗️ 部署

GitHub页面

  1. 首选 设置>页面 在您的存储库中。
  2. 集 来源 到 GitHub操作.
  3. 该站点将自动部署到 https://felixgeelhaar.github.io/simon.

自制水龙头

Simon通过Homebrew Tap进行分发。为确保自动发布正常工作:

  1. 创建一个名为的存储库 homebrew-tap (如果尚未存在)。
  2. 添加名为的存储库密钥 HOMEBREW_TAP_TOKEN 使用细粒度PAT,可以对您的tap存储库进行写访问。
  3. 更新 .github/workflows/release.yml 使用此令牌。

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🤝 贡献

我们欢迎捐款!请查看我们的 路线图 看看我们接下来要建造什么。

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

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📜 许可证

根据MIT许可证分发。看 LICENSE 了解更多信息。

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*为电力开发商打造 费利克斯·吉尔哈尔*

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代理治理Go本地部署确定性控制资源限制安全执行本地优先

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。
  • 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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 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

simon (Felixgeelhaar) 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。

simon (Felixgeelhaar) 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。

simon (Felixgeelhaar) 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。

simon (Felixgeelhaar) 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。

simon (Felixgeelhaar) 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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