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MCP Server · AI代理

tome (Runebookai)

Tome是一款桌面应用,允许用户通过本地或远程LLM与MCP服务器交互,创建个性化的AI魔法书,支持任务调度和多种模型集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonLLM交互AI代理

快速开始

作者 / 组织
runebookai
提供方
runebookai
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

tome (Runebookai) 属于AI代理类 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

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

uvx mcp-server-fetch`),即可快速连接并开始与模型交互。

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 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 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

Tome-魔法AI拼写本

a magical desktop app that lets you chat with local or remote LLMs, schedule hourly or daily tasks, all superpowered by MCP

🔮 Download the Tome Desktop App: Windows | MacOS

册

Tome是一个桌面应用程序,可以 任何人 利用LLM和MCP的魔力。下载Tome,连接任何本地或远程LLM,并将其连接到数千台MCP服务器,以创建自己的神奇AI拼写本。

什么是MCP? MCP代表模型上下文协议,允许您的LLM访问工具,如搜索引擎、文件系统或API,如Scryfall或Atlassian

🫥 想要100%本地,100%私人?仅在本地MCP服务器上使用Ollama和Qwen3,在你自己的口袋宇宙中施放法术。 ⚡ 想要最先进的云模型和最新的远程MCP服务器吗?你也可以拥有它。一切取决于你!

🏗️ 这是一个技术预览版,所以请记住,事情会很艰难。 加入我们的Discord 分享你遇到的技巧、窍门和问题。标记此仓库以了解更新和功能发布!

🪄 特性

  • 🧙 简化初学者友好体验

- 只需下载并安装Tome,然后连接您选择的LLM - 无需摆弄JSON、Docker、python或节点 - 在几分钟内与MCP供电的模特聊天

  • 🗓 调度任务

- 计划提示按小时或每天的特定时间运行 - 支持任何型号或MCP服务器

  • 🤖 AI模型支持

- 远程:Google Gemini、OpenAI、任何与OpenAI API兼容的端点 - 本地:Ollama、LM Studio、Cortex、任何与OpenAI API兼容的端点

  • 🔮 增强的MCP支持

- 安装、删除、打开/关闭MCP服务器的UI - npm、uvx、node、python MCP服务器都支持开箱即用

- 一键安装可提供数千台MCP服务器

  • ✏️ 自定义上下文窗口和温度
  • 🧰 对工具调用和推理模型的原生支持

- UI增强功能,清晰地描绘工具调用和思考信息

  • 🧪 新实验室功能:电报中继(必须在设置中启用实验室)

- 通过我们的Telegram Relay与Tome聊天,在任何可以发送Telegram消息的地方使用LLM和MCP!

演示

https://github.com/user-attachments/assets/0775d100-3eba-4219-9e2f-360a01f28cce

入门指南

需求

快速启动

  1. 安装 册
  2. 连接您首选的LLM提供商-OpenAI、Ollama和Gemini是预设的,但您也可以通过使用添加LM Studio等提供商http://localhost:1234/v1作为URL
  3. 打开Tome中的MCP选项卡并安装第一个 MCP服务器 (Fetch很容易上手,只需粘贴即可 uvx mcp-server-fetch 进入服务器字段)。
  4. 与您的MCP供电型号聊天!让它获取黑客新闻的头条新闻。

视觉

我们希望让每个人都能访问本地LLM和MCP。我们正在构建一个工具,让您在LLM上发挥创造力,无论 无论你是工程师、修补匠、业余爱好者,还是介于两者之间的人。

核心原则

  • Tome是本地第一: 您可以控制数据的去向。
  • Tome适合所有人: 您不必管理编程语言、包管理器或json配置文件。

接下来是什么

自从发布Tome以来,在过去的几周里,我们得到了很多令人惊叹的反馈,但我们对未来有着宏伟的计划。我们想把LLM从他们的聊天框中解放出来,我们有很多功能可以帮助你们做到这一点。

  • 计划任务:即使你不在电脑前,LLM也应该做有益的事情。
  • 原生集成:MCP服务器是访问工具和信息的好方法,但我们希望添加更强大的集成,以独特的方式与LLM交互。方式
  • 应用程序构建者:我们认为,从长远来看,最好的体验不会出现在聊天界面中。我们计划添加其他工具,使您能够创建强大的应用程序和工作流。
  • 让我们知道你想看什么!通过以下链接加入我们的社区,我们很乐意收到您的来信。

社区

Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。 博客 蓝天 推特

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

Svelte本地部署AI桌面应用LLM交互任务调度MCP协议模型集成

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

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。
  • 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。
  • 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。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
tome (Runebookai)

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Everything Claude Code

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MCP.so

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

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

tome (Runebookai) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx mcp-server-fetch`),即可快速连接并开始与模型交互。,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。

tome (Runebookai) 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。

tome (Runebookai) 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。

tome (Runebookai) 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。

tome (Runebookai) 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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