能力标签
Felix
🔌
MCP工具

Felix

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:felix
⭐ 41 Stars 🍴 9 Forks 💻 Go 📄 未公布协议 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpagent-gatewayai-agentanthropicgollm
✦ AI Skill Hub 推荐

Felix 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

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

📋 工具概览

Felix是一款开源的MCP工具,提供单个二进制AI代理网关,支持多个LLM提供商,持久性内存等功能。值得关注的开源项目,适合于AI开发者和研究人员。

Felix 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
⭐ 41
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
未公布
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
9

📖 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」。

Felix是一款开源的MCP工具,提供单个二进制AI代理网关,支持多个LLM提供商,持久性内存等功能。值得关注的开源项目,适合于AI开发者和研究人员。

Felix 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/sausheong/felix

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

# 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 Felix 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Felix 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": {
    "felix": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "felix"],
      "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 82/100 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。

Felix

A self-hosted AI agent gateway written in Go. Single binary, low memory, runs entirely on your own machine.

Felix connects you (via CLI or web chat) to LLMs — Claude, GPT, Gemini, Qwen, Ollama, or any OpenAI-compatible endpoint — and lets agents execute tasks on your hardware using a fixed registry of in-process tools plus any number of remote MCP servers.

Features

Interfaces - Single binary, no runtime dependencies. Download and run. - macOS / Windows system tray app that runs the gateway in the background and serves a web chat at http://127.0.0.1:18789/chat. - felix chat CLI that auto-detects a running gateway and shares its session, memory, and MCP state — start in the browser, continue in the terminal. - WebSocket JSON-RPC 2.0 control plane for programmatic access.

Models - Claude, GPT, Gemini, Qwen, Ollama, LM Studio, DeepSeek, or any OpenAI-compatible API. - Bundled Ollama runtime so you can run agents with no API key. Downloads gemma4 on first startup if no other models are available. - Per-agent extended reasoning (off|low|medium|high) mapped to Claude thinking budgets, OpenAI reasoning_effort, Gemini ThinkingConfig, and Qwen enable_thinking. - Context-window auto-detection from the model identifier (handles proxy prefixes correctly), with a per-agent contextWindow override for unusual fine-tunes. - Cross-provider tool portability: JSON Schema fields one provider rejects (Gemini drops anyOf/oneOf/format; OpenAI drops $ref/definitions) are stripped at the provider boundary.

Memory & knowledge - Persistent memory: BM25 lexical search over Markdown files, recalled automatically each turn. Optional vector search via chromem-go when an embedding provider is configured. - Cortex knowledge graph (SQLite) that ingests completed conversations and surfaces relevant facts on subsequent turns. - Skill system: Markdown files with YAML frontmatter, lazily loaded by the agent on demand from a system-prompt index. Bundled starters (ffmpeg, imagemagick, pandoc, pdftotext, cortex) seeded on first run; user skills are managed live from the Settings UI.

Agents & tools - Multiple agents per install, each with its own model, workspace, persona, and tool policy. - Subagents invocable via the task tool, so a supervisor can delegate to a specialist with a different model. - Per-agent allow/deny lists for every built-in and MCP-provided tool. - Vision: paste image paths in the CLI or drop them in web chat; bytes go straight to the model. - Cron jobs: recurring prompts on configurable intervals, with pause/resume/remove management. - MCP client: Streamable-HTTP and stdio transports, OAuth2 (client credentials, authorization code + PKCE) and bearer auth, in-chat re-authentication, per-server circuit breaker.

Robustness - Append-only JSONL session storage with a DAG view; compaction is splice-based and never destructive. - Smart compaction: token-threshold or message-count triggered, three-stage fallback chain, per-session circuit breaker, runs asynchronously between turns. - Cache-stability invariant: request prefixes are byte-stable across turns (sorted tool defs, deterministic schema normalization) so Anthropic and OpenAI prompt caches keep hitting. - Stream-failure resilience: when a streaming response dies mid-flight, the runtime discards the partial output and retries via the provider's non-streaming endpoint, preserving the byte-identical prompt prefix. - Config hot-reload: edit felix.json5 while running, changes apply immediately.

Operations - All state in ~/.felix/ as plain files. No external database. - OpenTelemetry export (opt-in): traces, metrics, and logs to any OTLP/HTTP collector via config or standard OTEL_* env vars. - Localhost-only by default; optional bearer token auth on all HTTP and WebSocket endpoints.

Key dependencies

PurposePackage
HTTP routergithub.com/go-chi/chi/v5
WebSocketgithub.com/gorilla/websocket
CLI frameworkgithub.com/spf13/cobra
Anthropicgithub.com/anthropics/anthropic-sdk-go
OpenAI / Qwen / local Ollamagithub.com/sashabaranov/go-openai
Geminigoogle.golang.org/genai
MCP clientgithub.com/modelcontextprotocol/go-sdk
Knowledge graphgithub.com/sausheong/cortex
Vector indexgithub.com/philippgille/chromem-go
HTML → Markdowngithub.com/JohannesKaufmann/html-to-markdown/v2
Markdown rendering (CLI)github.com/charmbracelet/glamour
Browser automationgithub.com/chromedp/chromedp
OAuth2 (MCP auth)golang.org/x/oauth2
System trayfyne.io/systray

Install

Build from source (Linux, Windows, or developers)

make build               # CLI binary -> ./felix
make build-app           # macOS menu bar app -> Felix.app  (also bundles felix and ollama)
make build-app-windows   # Windows system tray app -> felix-app.exe

Then run ./felix onboard to walk through provider setup. If you skip every cloud provider, the wizard configures the bundled Ollama with gemma4 so you have a working agent with zero credentials.

Per-provider setup

// Anthropic — get a key at https://console.anthropic.com
"anthropic": { "kind": "anthropic", "api_key": "sk-ant-..." }
// Models: claude-sonnet-4-5, claude-opus-4, claude-haiku-3-5

// OpenAI — get a key at https://platform.openai.com/api-keys
"openai": { "kind": "openai", "api_key": "sk-proj-..." }
// Models: gpt-5, gpt-5-mini, o3-mini

// Google Gemini — get a key at https://aistudio.google.com/apikey
"gemini": { "kind": "gemini", "api_key": "AIza..." }
// Models: gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-2.0-flash

// Qwen (Alibaba)
"qwen": { "kind": "qwen", "api_key": "sk-..." }
// Models: qwen-plus, qwen-max, qwen-turbo

// External Ollama (running outside Felix)
"ollama": { "kind": "openai-compatible", "base_url": "http://localhost:11434/v1" }
// Models: any tag pulled into Ollama (llama3.2, qwen2.5, mistral, llava, ...)

// LM Studio (default port 1234)
"lmstudio": { "kind": "openai-compatible", "base_url": "http://localhost:1234/v1" }

// DeepSeek — get a key at https://platform.deepseek.com
"deepseek": {
  "kind": "openai-compatible",
  "api_key": "sk-...",
  "base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
}
// Models: deepseek-chat, deepseek-coder, deepseek-reasoner

// Bundled Ollama (wired up automatically by `felix onboard`)
"local": { "kind": "local", "base_url": "http://127.0.0.1:18790/v1" }

Example configurations

Configuration

~/.felix/felix.json5 (Windows: C:\Users\<you>\.felix\felix.json5). JSON5 means comments and trailing commas are allowed. Hot-reloaded — edits apply immediately, no restart needed.

Minimal config

{
  "providers": {
    "anthropic": { "kind": "anthropic", "api_key": "sk-ant-..." }
  },
  "agents": {
    "list": [
      { "id": "default", "name": "Felix", "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5" }
    ]
  }
}

API keys via environment

Environment variables take precedence over config-file values. The convention is {PROVIDER}_API_KEY (or {PROVIDER}_AUTH_TOKEN) and {PROVIDER}_BASE_URL, where {PROVIDER} is the uppercased provider name from your config:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..."
export GEMINI_API_KEY="AIza..."
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."

CLI commands

CommandDescription
felix onboardInteractive setup wizard
felix startStart the gateway server
felix start -c path/to/config.json5Custom config
felix chat [agent]Interactive CLI chat (auto-detects running gateway)
felix chat --no-gatewayForce in-process runtime, ignore any running gateway
felix chat -m provider/modelOverride model for this session (forces in-process)
felix clear [agent]Clear local CLI session history
felix sessions [agent]List sessions for an agent
felix model list \| pull <name> \| rm <name> \| statusManage local Ollama models
felix mcp login <id>Run interactive OAuth login for an MCP server
felix statusQuery the running gateway for agent status
felix doctorDiagnostic checks
felix versionPrint version + commit

Model references

Agents reference models as provider/model-name where the provider name matches a key in the providers block:

anthropic/claude-sonnet-4-5    → uses the "anthropic" provider
openai/gpt-5                   → uses the "openai" provider
ollama/llama3.2                → uses the "ollama" provider
local/gemma4                   → uses the bundled local Ollama
deepseek/deepseek-chat         → uses the "deepseek" provider

You can override the model for one CLI session: felix chat -m openai/gpt-5.

WebSocket API

JSON-RPC 2.0 over WebSocket at ws://127.0.0.1:18789/ws.

MethodDescription
chat.sendSend a message to an agent (streams response events)
chat.abortCancel the active response for this connection
chat.compactForce-compact the active session immediately
agent.statusList all configured agents and their state
session.list / new / switch / history / clearSession management
jobs.list / add / pause / resume / remove / updateCron job management

HTTP endpoints: GET /health, /ws, /metrics (when enabled), /chat, /jobs, /settings, /logs (+ SSE), POST /api/mcp/reauth/{id}.

const ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:18789/ws");

ws.onopen = () => {
  ws.send(JSON.stringify({
    jsonrpc: "2.0",
    method: "chat.send",
    params: { agentId: "default", text: "What files are in the current directory?" },
    id: 1
  }));
};

ws.onmessage = (event) => {
  const msg = JSON.parse(event.data);
  // msg.result.type is one of:
  //   "text_delta"      — streaming text chunk
  //   "tool_call_start" — agent is calling a tool
  //   "tool_result"     — tool execution result
  //   "compaction.start" / "compaction.done" / "compaction.skipped"
  //   "done"            — response complete
  //   "error" / "aborted"
};

If gateway.auth.token is set in felix.json5, include Authorization: Bearer <token> on the WebSocket upgrade.

Fully offline (bundled Ollama, no API keys)

{
  "providers": {
    "local": { "kind": "local", "base_url": "http://127.0.0.1:18790/v1" }
  },
  "agents": {
    "list": [
      { "id": "default", "model": "local/gemma4",
        "tools": { "allow": ["read_file", "write_file", "bash"] } }
    ]
  },
  "memory": { "enabled": true }
}

Git Workflow

- Always create feature branches from main - Use conventional commit messages: feat:, fix:, docs:, refactor: - Run tests before committing - Squash merge into main ```

Where they live: - ~/.felix/skills/ — shared across all agents - <agent-workspace>/skills/ — agent-specific

How they're matched. Felix injects only the index (name + description + tags) into every turn's system prompt. The model decides when it needs a skill body and calls the load_skill tool to fetch it on demand. This keeps the cached prompt prefix small and stable, which keeps prompt caches hitting.

Manage from the UI. Open /settings → Skills. Upload a .md file (256 KB max) and it's available on the next chat turn — no restart. View raw markdown, delete, or check for parse warnings inline. The same operations are exposed via REST at GET/POST/DELETE /settings/api/skills*.

The default install seeds cortex, ffmpeg, imagemagick, pandoc, and pdftotext so the agent arrives knowing how to reason about common command-line tools.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-13

Felix是一款值得关注的开源MCP工具,提供了多种功能和特性,适合于AI开发者和研究人员使用。然而,项目的活跃度和维护情况需要进一步监测。

📚 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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
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
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 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
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 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
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 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
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 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
  • +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
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 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

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

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。

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❓ 常见问题 FAQ

felix 是一款Go开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Felix — single-binary AI agent gateway. Multi-provider LLM, persistent memory, M。⭐41 · Go 主要应用场景包括:Felix适用于需要AI代理网关和持久性内存功能的项目,例如AI开发、研究和测试等场景。。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Felix 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
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
📚 深入学习 Felix
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 felix
原始描述 开源MCP工具:Felix — single-binary AI agent gateway. Multi-provider LLM, persistent memory, M。⭐41 · Go
Topics mcpagent-gatewayai-agentanthropicgollm
GitHub https://github.com/sausheong/felix
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/sausheong/felix

收录时间:2026-06-13 · 更新时间:2026-06-16 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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