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MCP工具

龙虾AI

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:LobsterAI
⭐ 5.3k Stars 🍴 816 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aiagentautomationtypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:龙虾AI 是一款优质的MCP工具。已获得 5.3k 颗 GitHub Star,AI 综合评分 8.0 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

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

📋 工具概览

龙虾AI 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
⭐ 5.3k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
816

📖 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」。

龙虾AI 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/netease-youdao/LobsterAI

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

# 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 龙虾AI 执行以下任务...
Claude: [自动调用 龙虾AI 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": {
    "__ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lobsterai"],
      "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 70/100 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。

LobsterAI — All-in-One Personal Assistant Agent

<p align="center"> <img src="public/logo.png" alt="LobsterAI" width="120"> </p>

<p align="center"> <strong>A 24/7 personal assistant Agent that gets things done, built by NetEase Youdao</strong> </p>

<p align="center"> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg?style=for-the-badge" alt="MIT License"></a> <br> <img src="https://img.shields.io/badge/Platform-macOS%20%7C%20Windows%20%7C%20Linux%20%7C%20Mobile-brightgreen?style=for-the-badge" alt="Platform"> <br> <img src="https://img.shields.io/badge/Electron-40-47848F?style=for-the-badge&logo=electron&logoColor=white" alt="Electron"> <img src="https://img.shields.io/badge/React-18-61DAFB?style=for-the-badge&logo=react&logoColor=black" alt="React"> </p>

<p align="center"> English · <a href="README_zh.md">中文</a> </p>

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LobsterAI is an all-in-one personal assistant Agent developed by NetEase Youdao. It works around the clock to handle your everyday tasks — data analysis, making presentations, generating videos, writing documents, searching the web, sending emails, scheduling tasks, and more.

At its core is Cowork mode — it executes tools, manipulates files, and runs commands in a local or sandboxed environment, all under your supervision. You can also reach the Agent via WeChat, WeCom, DingTalk, Feishu, QQ, Telegram, Discord, and more — getting work done from your phone anytime, anywhere.

Key Features

  • All-in-One Productivity Assistant — Data analysis, PPT creation, video generation, document writing, web search, email — covers the full range of daily work
  • Local + Sandbox Execution — Run tasks directly on your machine or in an OpenClaw sandbox environment
  • Built-in Skills — Office document generation, web search, Playwright automation, Remotion video generation, and more
  • Windows Built-in Python Runtime — Windows packages bundle a ready-to-use Python interpreter runtime; Python skill dependencies can be installed on demand
  • Scheduled Tasks — Create recurring tasks via conversation or the GUI — daily news digests, inbox cleanup, periodic report generation, and more
  • Persistent Memory — Automatically extracts user preferences and personal facts from conversations, remembers your habits across sessions, and gets smarter the more you use it
  • Mobile via IM — Control your Agent remotely from your phone through WeChat, WeCom, DingTalk, Feishu, QQ, Telegram, Discord, and more
  • Permission Gating — All tool invocations require explicit user approval before execution
  • Cross-Platform — macOS (Intel + Apple Silicon), Windows, Linux desktop, plus mobile coverage via IM
  • Local Data — SQLite storage keeps your chat history and configuration on your device

Prerequisites

  • Node.js >= 24 < 25
  • npm

Install dependencies

npm install

Install & Develop

```bash

First run: automatically clones and builds OpenClaw (may take several minutes)

npm run electron:dev:openclaw

Subsequent runs: skips build if the pinned version hasn't changed

npm run electron:dev:openclaw


By default, OpenClaw source is cloned/managed at `../openclaw` (relative to this repo). Override with:
bash OPENCLAW_SRC=/path/to/openclaw npm run electron:dev:openclaw

To force a rebuild even when the version hasn't changed:
bash OPENCLAW_FORCE_BUILD=1 npm run electron:dev:openclaw

To skip the automatic version checkout (e.g., when developing OpenClaw locally):
bash OPENCLAW_SKIP_ENSURE=1 npm run electron:dev:openclaw ```

Production Build

```bash

Windows (.exe NSIS installer)

npm run dist:win

Build runtime for current host platform (auto-detect mac/win/linux + arch)

npm run openclaw:runtime:host

Build explicit targets

npm run openclaw:runtime:mac-arm64 npm run openclaw:runtime:win-x64 npm run openclaw:runtime:linux-x64


Override OpenClaw source path with an environment variable when needed:
bash OPENCLAW_SRC=/path/to/openclaw npm run dist:win ```

Windows builds bundle a portable Python runtime under resources/python-win (included as installer resource python-win), so end users do not need to install Python manually. The bundled runtime is interpreter-focused and does not preinstall LobsterAI skill Python packages; those can be installed at runtime on demand. By default, packaging downloads the official Python embeddable runtime from python.org if no prebuilt archive is provided. For offline/non-network builds, provide a prebuilt runtime archive explicitly.

Offline/runtime source options for packaging: - LOBSTERAI_PORTABLE_PYTHON_ARCHIVE: Local prebuilt runtime archive path (recommended for offline CI/CD) - LOBSTERAI_PORTABLE_PYTHON_URL: Download URL for the prebuilt runtime archive - LOBSTERAI_WINDOWS_EMBED_PYTHON_VERSION / LOBSTERAI_WINDOWS_EMBED_PYTHON_URL / LOBSTERAI_WINDOWS_GET_PIP_URL: Optional overrides for Windows-host bootstrap sources

Quick Start

Development Guidelines

  • TypeScript strict mode, functional components + Hooks
  • 2-space indentation, single quotes, semicolons
  • Components: PascalCase; functions/variables: camelCase; Redux slices: *Slice.ts
  • Tailwind CSS preferred; avoid custom CSS
  • Commit messages follow type: short imperative summary (e.g., feat: add artifact toolbar)

Configuration

App Configuration

App-level config is stored in the SQLite kv table, editable through the Settings panel.

Cowork Configuration

Cowork session config includes:

  • Working Directory — Root directory for Agent operations
  • System Prompt — Customize Agent behavior
  • Execution Modeauto / local

Environment Variables

VariableDescriptionDefault
OPENCLAW_SRCPath to OpenClaw source directory../openclaw
OPENCLAW_FORCE_BUILDSet to 1 to force rebuild even if version matches
OPENCLAW_SKIP_ENSURESet to 1 to skip automatic version checkout
LOBSTERAI_SQLITE_BACKUP_ALWAYS_ON_STARTUPSet to 1 or true to force an automatic backup on every app startup for QA/testing

IM Integration — Mobile Remote Control

LobsterAI can bridge the Agent to multiple IM platforms. Send a message from your phone via IM to remotely trigger the desktop Agent — command your personal assistant anytime, anywhere.

PlatformProtocolDescription
WeChatOpenClaw gatewayWeChat account integration, supports DMs and group chats
WeComOpenClaw gatewayWeCom app bot, supports DMs and group chats
DingTalkOpenClaw gatewayEnterprise bot, supports multiple instances
FeishuOpenClaw gatewayFeishu/Lark app bot, supports multiple instances
QQOpenClaw gatewayQQ bot (official Bot API), supports multiple instances
TelegramOpenClaw gatewayBot API, supports webhook and polling
DiscordOpenClaw gatewayDiscord bot, supports servers and DMs
NetEase IMnode-nim V2 SDK[NetEase IM P2P messaging](https://doc.yunxin.163.com/messaging2/getting-started)
NetEase Beenode-nim V2 SDK[NetEase Bee personal digital assistant](https://wp.m.163.com/163/html/bee/lobsterai_guide/index.html)
NetEase POPOOpenClaw gatewayNetEase POPO enterprise IM, supports WebSocket and Webhook

Configure the corresponding platform Token/Secret in the Settings panel to enable. Once set up, you can send instructions directly to the Agent from your phone IM (e.g., "analyze this dataset", "make a weekly summary PPT"), and the Agent will execute on the desktop and return results.

run tests for a specific module (Vitest filename filter)

npm test -- logger npm test -- cowork


New test files go next to the source file they test, using the `.test.ts` extension:
src/main/ ├── foo.ts └── foo.test.ts

Example (`src/main/logger.test.ts`):
ts import { test, expect } from 'vitest';

test('log file pattern matches daily name', () => { expect(/^main-\d{4}-\d{2}-\d{2}\.log$/.test('main-2026-03-20.log')).toBe(true); }); ```

Avoid importing Electron-only APIs (e.g. electron-log) in tests — inline any logic that depends on them instead.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-17

高质量的开源MCP工具,功能强大

⚡ 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
  • +GitHub 5.3k Star,社区高度认可
  • +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。

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❓ 常见问题 FAQ

参考官方文档和示例代码
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,龙虾AI 是一款质量优秀的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

📚 深入学习 龙虾AI
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 LobsterAI
Topics aiagentautomationtypescript
GitHub https://github.com/netease-youdao/LobsterAI
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/netease-youdao/LobsterAI 🌐 官方网站  https://lobsterai.youdao.com

收录时间:2026-06-17 · 更新时间:2026-06-17 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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