能力标签

🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 💻 CLI 🔗 REST API 🧠 Claude

🔌

MCP工具

Quern

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：quern

⭐ 30 Stars 🍴 2 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

mcppythonai

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，Quern 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

Quern 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 Quern，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。Quern 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 Quern 评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Quern 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

⭐ 30

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

Apache-2.0

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

MCP工具

Forks

📖 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」。

📌 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/quern-dev/quern

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

# 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

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
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 Quern 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Quern 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": {
    "quern": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "quern"],
      "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 62/100 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。

Quern

Eyes, ears, and hands for AI-assisted mobile development.

Quern is a local debug server that lets AI coding agents — Claude Code, Cursor, Windsurf, and others — actually see what your app is doing. Logs, network traffic, crash reports, screenshots, UI state: instead of guessing from stack traces and stale error messages, your agent gets live, structured access to everything happening on the device.

No cloud. No telemetry. Just a daemon on your Mac that bridges the gap between "build succeeded" and "it actually works."

Supports iOS simulators, physical iOS devices (via WebDriverAgent), Android emulators, and physical Android devices.

Simulator / Device
    │
Quern (localhost:9100)
    ├── Log capture (device, simulator, crash reports, build output)
    ├── Network proxy (intercept, mock, replay HTTP traffic)
    ├── Device control (boot, screenshot, tap, swipe, type)
    │
    ├── HTTP API ──→ Any tool or script
    └── MCP tools ──→ Claude Code, Cursor, etc.

Prerequisites

macOS
Python 3.11+
Node.js 22+
For iOS: Xcode and Command Line Tools
For Android: Android Studio or adb via Homebrew

Install

curl -fsSL https://quern.dev/install.sh | bash

This downloads the latest release to ~/.local/share/quern, creates a virtualenv, installs dependencies, checks system tools, registers the MCP server with Claude Code, installs a Claude Code pre-commit checklist hook (see below), and adds quern to ~/.local/bin on your PATH.

Pre-commit checklist hook

Setup also installs a Claude Code PreToolUse hook into ~/.claude/settings.json that surfaces a short checklist whenever an agent runs git commit in a project that uses Quern (signaled by a .quern/knowledge/ directory at the project root). The reminder covers KB drift, landmark verification, and other discipline that's easy to forget when committing app or KB changes. It stays silent in projects that don't use Quern.

To re-install or refresh the hook (for example after updating Quern), run quern install-precommit-hook. To disable it, remove the matching entry from ~/.claude/settings.json under hooks.PreToolUse.

<details> <summary>Manual install</summary>

Download the latest release tarball from GitHub Releases, then:

mkdir -p ~/.local/share
tar -xzf quern-*.tar.gz -C ~/.local/share
mv ~/.local/share/quern-* ~/.local/share/quern
cd ~/.local/share/quern
python3 -m server setup
.venv/bin/python -m server mcp-install

</details>

Uninstall

quern uninstall

Removes Homebrew packages, pipx packages, MCP registrations, the wrapper script, and the virtualenv. Only removes packages that were installed by quern setup — pre-existing tools (like Node.js) are left untouched. The source code directory is preserved; the command prints instructions to remove it if desired.

Build MCP server

cd mcp && npm run build

How to Use Quern

Once the server is installed and the MCP is registered, open your mobile project with your AI coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) and just ask it to do things:

"Boot an iPhone 16 simulator, make sure the proxy is capturing traffic, then build and install my app. Log in with testuser / password123 and give me a summary of all the API calls you see during login."

The agent will use Quern's MCP tools to boot the simulator, configure the proxy, install your app, drive the UI to log in, and then query the captured network traffic — all without you touching the simulator or pasting logs into chat.

Other things you can ask:

"Take a screenshot and tell me what's on screen"
"Mock the /api/users endpoint to return a 500 error and see how the app handles it"
"Find the last crash report and figure out what caused it"
"Set up the proxy on my physical iPhone and capture traffic while I browse"
"Show me what analytics events get sent when I open the settings screen"
"Open a live preview of my iPhone's screen so I can see what's happening"
"Run the app on 3 simulators in parallel and compare the network traffic"