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🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 💻 CLI 🔗 REST API 🧠 Claude 🕸 采集

🔌

MCP工具

Paca

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：paca

⭐ 8 Stars 💻 Go 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

ai-agentbddclickup-alternativejira-alternativemcpgo

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

Paca 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分，整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Paca 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 Paca，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。Paca 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 Paca 评为 AI 评分 7.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Paca 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

⭐ 8

开发语言

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

Apache-2.0

AI 综合评分

7.5 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/Paca-AI/paca

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

# 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 Paca 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Paca 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": {
    "paca": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "paca"],
      "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 50/100 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。

简介

Paca

AI-native. Free. Lightweight. Open-source. The fully customizable alternative to Jira, Trello, ClickUp, and Monday.

<a href="#getting-started">Getting Started</a> · <a href="#mcp-server--connect-any-ai-agent-to-paca">MCP Server</a> · <a href="#claude-code--paca-skill">Claude Code Skill</a> · <a href="docs/architecture/overview.md">Architecture</a> · <a href="CONTRIBUTING.md">Contributing</a> · <a href="ROADMAP.md">Roadmap</a>

---

Key Features

Unified Scrumban Board — humans and AI agents share a single real-time board; no separate "AI workspace"
BDD Collaboration — Gherkin scenario editor co-authored by POs, BAs, and AI agents
System Design Documents (SDD) — living architecture docs that keep AI agents contextually grounded
MCP Server — connect Claude, custom agents, or any MCP-compatible tool directly into Paca's data layer
Claude Code skill — /paca slash command for Claude Code; manage tasks, docs, and sprints in plain English without leaving your editor
Real-time updates — Socket.IO delivery; everyone sees changes the moment they happen
OpenHands-powered agents — AI agents run on the OpenHands SDK; each agent executes inside its own isolated sandbox container so your host environment is never touched
WASM plugin sandbox — extend Paca safely; plugins cannot escape their declared permissions
Self-hosted — runs on a single Docker Compose command; your data never leaves your infrastructure
Lightweight by default — minimal core, no feature bloat; add only what your team actually needs

---

Start infrastructure dependencies (PostgreSQL + Valkey)

docker compose -f deploy/docker-compose.dev.yml up -d postgres valkey

Getting Started

Option 1 — Interactive install script (recommended for production)

Runs on any Linux server with Docker. No repository clone required.

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh | bash

The script walks you through configuration interactively and starts the full stack. Open http://your-server-ip when it finishes.

---

Option 2 — Docker Compose (manual)

```bash

Install

Run this once in your terminal to install all skills globally:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Paca-AI/paca/master/scripts/install-claude-skill.sh | bash

Then connect the Paca MCP server to Claude Code:

claude mcp add paca \
  --env PACA_API_KEY=<your-api-key> \
  --env PACA_API_URL=<your-paca-url> \
  -- npx -y @paca-ai/paca-mcp

Run /paca-setup inside a Claude Code session for a guided interactive walkthrough instead.

Fully Customizable — Configuration and Plugins

Paca ships as a small, focused core. Everything else is optional.

Configuration-driven: workflows, statuses, field definitions, board layouts, sprint rules, and agent behavior are all driven by project-level configuration files. No code needed to adapt Paca to your team's process.

Plugin system: extend or replace any part of Paca via plugins. Plugins are compiled to WebAssembly (WASM) for the backend (write in Go, Rust, AssemblyScript — anything with a WASM target) and standard module bundles for the frontend. Plugins run in a sandboxed environment with a capability-based permission model; they declare exactly what host functions they need, and nothing more.

plugins/
├── backend/        # WASM modules — add custom routes, logic, data models
└── frontend/       # UI modules — add custom pages, board views, widgets

Browse and install community plugins directly from the Plugin Marketplace inside the Paca UI — no command line required. Go to Settings → Plugins → Marketplace, find a plugin, and click Install.

For local development or custom plugins, you can also install from the filesystem:

./scripts/install-local-plugin.sh ./my-plugin --api-key <your-api-key>

---

2. Create your environment file

cat > .env <<'EOF' JWT_SECRET=<run: openssl rand -hex 32> ADMIN_PASSWORD=<your-admin-password> POSTGRES_PASSWORD=<run: openssl rand -hex 32> AGENT_API_KEY=<run: openssl rand -hex 32> INTERNAL_API_KEY=<run: openssl rand -hex 32> ENCRYPTION_KEY=<run: openssl rand -hex 32> PUBLIC_URL=http://localhost EOF

Option 3 — Local development

```bash

Environment Variables

Variable	Required	Default	Description
`PACA_API_KEY`	Yes	—	API key from your Paca instance (Settings → API Keys)
`PACA_API_URL`	No	`http://localhost:8080`	URL of your Paca API

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-09

Paca是一个有潜力的开源MCP工具，值得关注

📚 实用指南（长尾问题）

适合谁

需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
构建多智能体协作系统的 Agent 开发者

最佳实践

配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效

部署方案

CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

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

👥 适合谁

需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
构建多智能体协作系统的 Agent 开发者

⭐ 最佳实践

配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

⚠️ 常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效

👥 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

+Apache-2.0 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

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natively-cluely-ai-assistant — Claude Skill 中文使用文档

免费开源的AI面试助手，实时转录，隐蔽模式，局部RAG，BYOK。无订阅，防止数据泄露。

❓ 常见问题 FAQ

Paca是什么?−

Paca是一个开源的MCP工具

MCP 是什么？和普通 API 有什么区别？+

我需要编程基础才能使用这个 MCP 工具吗？+

这个工具支持 Claude Code 吗？还是只有 Claude Desktop？+

MCP 工具是否会访问我的本地文件或数据？+

多个 MCP 工具可以同时使用吗？+

💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估，Paca 在MCP工具赛道中表现稳健，质量良好。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载

⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Paca

查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具

⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`paca`
原始描述	开源MCP工具：AI-native, free, open-source alternative to Jira, Trello, ClickUp & Monday. Buil。⭐8 · Go
Topics	`ai-agentbddclickup-alternativejira-alternativemcpgo`
GitHub	https://github.com/Paca-AI/paca
License	Apache-2.0
语言	Go

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/Paca-AI/paca

收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-09 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

Paca

📚 深度解析

📋 工具概览

📖 中文文档

简介

Paca

Key Features

Start infrastructure dependencies (PostgreSQL + Valkey)

Getting Started

Option 1 — Interactive install script (recommended for production)

Option 2 — Docker Compose (manual)

Install

Fully Customizable — Configuration and Plugins

2. Create your environment file

Option 3 — Local development

Environment Variables

⚡ 核心功能

👥 适合人群

🎯 使用场景

⚖️ 优点与不足

🔗 相关工具推荐

❓ 常见问题 FAQ

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