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MCP工具

Kocoro

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
⭐ 270 Stars 🍴 114 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpgo
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:Kocoro 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析
Kocoro 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Kocoro,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Kocoro 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Kocoro 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

Kocoro 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 270
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
114
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Kocoro 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Kocoro-lab/Kocoro

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "kocoro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kocoro"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Kocoro 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Kocoro MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "kocoro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kocoro"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 79/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Kocoro (`shan`)

An AI cowork agent that lives on your Mac.

Kocoro runs AI agents locally with full computer access — files, apps, browser, terminal, screen — and connects to your team's Slack / LINE / Feishu / Telegram channels via Shannon Cloud. Named agents with their own memory and tools, MCP-native, daemon-driven. The shan CLI is the runtime; Kocoro Desktop is the recommended way to use it.

Memory (Kocoro Cloud feature)

memory_recall lets the agent look up facts learned from prior sessions before asking the user. Structured memory runs as a local sidecar over a Unix socket; the daemon manages spawn, readiness, restart, and bundle pull.

Opt-in — disabled by default; Kocoro Desktop's Episodic Memory toggle enables it. Three modes:

  • memory.provider: "disabled" (default) — no sidecar; memory_recall falls back to session search + MEMORY.md
  • memory.provider: "cloud" — daemon pulls fresh memory bundles from Kocoro Cloud every 24h. Requires cloud.api_key + cloud.endpoint (overridable via memory.api_key / memory.endpoint)
  • memory.provider: "local" — daemon runs the sidecar against bundles you build locally; no Cloud calls

Ghostty terminal — requires Ghostty >= 1.3.0

shan ghostty workspace writer ops-bot # open one window per agent

MCP integrations (requires server config — see "MCP Client")

shan "list files on my Desktop" # filesystem MCP shan "show all tables in the database" # sqlite MCP ```

Inbound file format support

FormatBuilt-in fallbackBetter with
PDFn/a — suggests upload so cloud renders it as a native Anthropic document blockpdftotext (brew install poppler)
DOCXunzip + XML strip (raw text)pandoc (brew install pandoc)
XLSXunzip + raw XMLxlsx2csv (pip install xlsx2csv)
PPTXunzip + XML strippandoc (brew install pandoc)
HEIC / AVIFtranscoded server-side by cloud

Requirements

  • macOS (clipboard, notifications, AppleScript, screencapture, accessibility)
  • Shannon Gateway at configurable endpoint
  • Accessibility permission granted in System Settings > Privacy & Security > Accessibility (for accessibility and computer tools)
  • Chrome (optional, for browser automation — Playwright MCP preferred)
  • Ghostty >= 1.3.0 (optional, for ghostty tool)

Installation

npm (recommended) — auto-updates on every launch:

npm install -g @kocoro/kocoro

Install script — downloads the latest binary to /usr/local/bin:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Kocoro-lab/Kocoro/main/install.sh | sh

From source — requires Go 1.25+:

git clone https://github.com/Kocoro-lab/Kocoro.git
cd Kocoro
go install .

go install places the binary in $GOPATH/bin (default ~/go/bin). Add export PATH="$HOME/go/bin:$PATH" to your shell rc if it's not already on PATH.

Verify with shan --help.

Setup

Kocoro requires a Gateway API for LLM completions and remote tools.

Shannon Cloud — get an API key from shannon.run:

```bash shan --setup

Building & Testing

go build -o shan .           # build
go test ./...                # run all tests
go vet ./...                 # lint

Quick Start

shan                                         # interactive TUI
shan "who is wayland zhang"                  # one-shot
shan --agent ops-bot "check prod health"     # named agent
shan --setup                                 # configure endpoint + API key

In the TUI, type / to see built-in commands:

/research deep "latest advances in AI agents"
/swarm "build a marketing plan for our launch"
/model large
/sessions                       # browse and resume past sessions
/search websocket reconnect     # search session history

One-Shot Examples

```bash

CLI Usage

shan                              # interactive TUI
shan "who is wayland zhang"       # one-shot (prompts for tool approval)
shan -y "query"                   # auto-approve all tools
shan --agent ops-bot "query"      # use a named agent
shan --setup                      # configure endpoint + API key
shan mcp serve                    # MCP server over stdio
shan daemon start                 # channel messaging daemon
shan schedule list                # local scheduled tasks

Flags: -y/--yes auto-approve; --agent named agent; --dangerously-skip-permissions skip checks in interactive mode; --setup interactive wizard.

Quickstart (cloud mode)

  1. Install the tlm binary somewhere on $PATH (or set memory.tlm_path).
  2. Configure Cloud credentials:
   cloud:
     endpoint: https://api.shannon.run
     api_key: <your key>
   memory:
     provider: cloud
   
  1. Restart the daemon. First bundle download starts ~60s after boot, then every 24h.

Vision + computer use — screenshot, computer

shan -y "open Chrome, go to x.com, and post a tweet"

Configuration

Multi-level merge — later overrides earlier:

  1. ~/.shannon/config.yaml — global
  2. .shannon/config.yaml — project
  3. .shannon/config.local.yaml — local (gitignored)

Scalars override, lists merge + dedup, structs field-level merge.

Minimal ~/.shannon/config.yaml:

endpoint: https://api.shannon.run
api_key: <your key>
model_tier: medium

permissions:
  allowed_commands:
    - "git *"
    - "make *"

See docs/config-reference.md for the full key list including agent.*, tools.*, mcp_servers, cloud, memory, sync, daemon, hooks, UI settings, etc. Run /config in the TUI to see the merged config with sources.

Per-agent overrides live in ~/.shannon/agents/<name>/_attached.yaml — including agent.model_tier so individual agents can opt into the Large (Opus) tier without changing the global default. See docs/agents-reference.md for the precedence chain.

Configuration

See the memory: block in docs/config-reference.md for all keys (provider, endpoint, api_key, socket_path, bundle_root, tlm_path, bundle_pull_interval, sidecar_* timeouts).

Enter endpoint: https://api-dev.shannon.run

Enter API key: <your key>

```

Self-hosted — run the open-source Shannon Gateway locally, then shan --setup with http://localhost:8080 and an empty API key.

Ollama (local LLMs) — set provider: ollama in ~/.shannon/config.yaml. See docs/config-reference.md for the full block.

Cloud Tools (gated on `cloud.enabled` + `api_key`)

ToolApprovalDescription
cloud_delegateYesDelegate to Shannon Cloud for remote research/swarm execution.
publish_to_webYes ⚠️Upload to a **public** S3 URL on Shannon Cloud (50 MiB cap). Path blocklist (.env, .ssh, credentials, *.pem, …) and extension allowlist (html/md/txt/pdf/png/jpg/svg/csv/json/mp4/…). Extend allowlist via cloud.publish_allowed_extensions. Uploads are tagged kind=other server-side (Desktop UI's "All / Image / HTML / PDF / Other" filter sits alongside a separate "Session" bucket for daemon-side session shares). Files retractable via retract_published_file, but **anyone with the URL can read content until then** plus up to 5 minutes after via CDN edge cache.
list_my_published_filesNoList the user's still-active published files. Paginated (limit default 20, max 100). Optional kind filter (session_share / report / landing_page / image / other) — omit to list every category.
retract_published_fileYes ⚠️Retract a published file by id (UUID from list, **not** the URL). Owner-only; cross-user calls return a friendly 404 (cloud conflates not-found/already-retracted/not-yours to prevent existence leaks). NOT on the high-risk auto-approval denylist — user can opt in to always_allow_tools. CDN edges may serve content for up to 5 min after success.
generate_imageYes ⚠️Generate via POST /api/v1/images/generations (gpt-image-2); returns a **public permanent** CDN URL. Args: prompt, size, quality (latency 30s→180s), n (1–10), background. Each call consumes paid quota. For charts use kocoro-generative-ui instead.
edit_imageYes ⚠️Edit via POST /api/v1/images/edits. Args: prompt + image_urls (1–4, must start with https://static.kocoro.ai/ — external URLs rejected; pipe through generate_image / publish_to_web first). No mask field — describe the region in prose. Latency 40s–350s.

Local HTTP API (port 7533)

Localhost-only HTTP for native-app integration and scripting.

EndpointMethodDescription
/healthGETLiveness → {"status":"ok","version":"..."}
/statusGETConnection state, active agent, uptime, version
/agentsGETList named agents
/sessionsGETList sessions, optional ?agent= filter
/sessions/{id}GETFull session with messages, ?agent=<name>
/sessions/{id}PATCHUpdate title, pinned, favorite (any subset)
/sessions/{id}/editPOSTTruncate history at index, re-run with new content
/sessions/{id}/resetPOSTClear session history in place (named agent only)
/sessions/searchGETSearch session history, ?q=<query>&agent=<name>
/messagePOSTSend a message; supports HITL injection
/migrate/claude-code/previewPOSTScan ~/.claude/ and return what would be imported (dry-run)
/migrate/claude-code/applyPOSTExecute a previewed import — copies agents, skills, instructions from Claude Code
/config/reloadPOSTReload config, restart watchers and heartbeat managers
/eventsGETSSE stream of daemon events (agent_reply, heartbeat_alert, …)
/shutdownPOSTGraceful shutdown (used by shan daemon stop)

Send a message:

```bash

⚡ 核心功能
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

🔗 相关工具推荐
❓ 常见问题 FAQ
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 推出的开放协议,专门用于 AI 助手(如 Claude)调用外部工具。与普通 API 不同,MCP 提供标准化的工具描述格式,AI 可以自动理解工具功能并决定何时调用,无需人工编写大量适配代码。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,Kocoro 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 Kocoro
原始描述 开源MCP工具:An AI cowork agent for your Mac — local computer access, Slack/LINE channels, MC。⭐270 · Go
Topics mcpgo
GitHub https://github.com/Kocoro-lab/Kocoro
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/Kocoro-lab/Kocoro 🌐 官方网站  https://kocoro.ai

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。