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MCP工具
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MCP工具

MCP工具

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:muggle-ai-works
⭐ 16 Stars 🍴 3 Forks 💻 TypeScript 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentsai-powered-testingbrowser-automation
✦ AI Skill Hub 推荐

MCP工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

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

📋 工具概览

MCP工具 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
⭐ 16
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
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
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
3

📖 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」。

MCP工具 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/multiplex-ai/muggle-ai-works

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

# 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 MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 MCP工具 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": {
    "mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "muggle-ai-works"],
      "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 76/100 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。

Muggle Works

An open-source harness that drives your AI coding agent through the whole delivery cycle — design, build, test, acceptance — and closes the loop on GitHub and GitLab.

Coding agents are good at producing a diff. They are bad at knowing whether the diff works, whether it broke the login flow, and what still has to happen before a human can merge it. Muggle Works is the harness around the agent that answers those questions: it freezes requirements, delegates the design and build, runs the unit suite, drives a real browser through the affected user flows, opens the pull request with screenshots attached, and then keeps watching that PR — picking up review comments, red CI, and a stale base branch until the change is genuinely mergeable.

npm License: MIT Node MCP tools

Works in Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, and any MCP client. Powered by Muggle Test.

---

Highlights

  • One request, one pull request. /mdo "add a logout button" runs requirements → design → build → impact analysis → unit tests → browser acceptance → PR. You answer one questionnaire up front, then walk away.
  • A real browser under a real identity. Not a headless stub. Every managed login profile owns a live inbox, so magic links, emailed OTPs, email 2FA, verification mail, and password resets are all testable — no mail catcher, no test-only backdoor, no SKIP_AUTH flag.
  • GitHub and GitLab as peers. Pull requests and merge requests, review threads and discussions, Actions and pipelines, signed commits on both. Self-hosted GitLab included — the provider is detected from the remote, not hardcoded.
  • The loop keeps running after you close the laptop. A watcher polls the PR and re-enters the cycle when a reviewer comments, CI goes red, or the branch falls behind its base. Feedback becomes commits without you relaying it.
  • A gate, not a vibe. No PR is opened until requirements are written, the build typechecks and lints, new logic carries unit tests, the suite passes, and a browser verdict is recorded — or a waiver reason is written down. Silence is not a waiver.
  • Plain English in, replayable scripts out. Describe a flow in a sentence; get a script that persists across sessions and re-runs as a regression test after every change.
  • 100+ MCP tools if you'd rather assemble your own pipeline than use the packaged one.

1. Install

Claude Code — full plugin: skills, MCP tools, and the browser runner.

/plugin marketplace add https://github.com/multiplex-ai/muggle-ai-works
/plugin install muggleai@muggle-works

Cursor — npm install -g @muggleai/works. The postinstall writes ~/.cursor/mcp.json and syncs the muggle-* skills into ~/.cursor/skills/. Restart Cursor.

Codex, Windsurf, any other MCP client — install the package as above, then register the server:

{
  "mcpServers": {
    "muggle": {
      "command": "muggle",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MUGGLE_MCP_PROMPT_SERVICE_TARGET": "production"
      }
    }
  }
}

3. Build something

/mdo "Add a logout button to the header"
PRE-FLIGHT    → repo: frontend · branch: users/me/logout-button · target: localhost:3000
REQUIREMENTS  → Goal: logout button in header. AC: visible, ends session, redirects to /login.
BUILD         → src/components/Header.tsx, src/hooks/useLogout.ts (+ unit tests)
IMPACT        → affects "User Login" and "Session" flows
UNIT TESTS    → 12/12 pass
ACCEPTANCE    → 3/3 test cases pass · runId a1b2c3 · 14 screenshots
PULL REQUEST  → #42 opened, walkthrough posted
WATCHER       → armed on #42

Authentication starts on the first protected call: a browser opens with a verification code, you sign in, and the call continues. Credentials persist in ~/.muggle-ai/.

---

Setup and diagnostics

muggle init # Guided setup; saves preferences, offers the CI check muggle setup [--force] # Download or update the browser runner muggle upgrade [--check] # Install the latest runner version muggle versions # List installed runner versions muggle cleanup [--dry-run] # Remove old versions and obsolete skills muggle doctor # Diagnose installation problems

Quick start

Configuration

Environment targeting. Set MUGGLE_MCP_PROMPT_SERVICE_TARGET (production or dev) in the MCP server's env block. Mismatching it against the account you log in with is the usual cause of unauthorized_client.

Multi-repo cycles. Drop a muggle-repos.json in your working directory so a single request can span services:

[
  { "name": "frontend", "path": "/absolute/path/to/frontend", "testCommand": "pnpm test" },
  { "name": "backend",  "path": "/absolute/path/to/backend",  "testCommand": "pnpm test" }
]

Preferences. /mprefs (or muggle init) controls the gates — whether to use a worktree, rebase onto the base branch, run acceptance tests every cycle, open the PR automatically, and arm the watcher. Each gate takes always, ask, or never.

When installed as a Claude Code plugin, MCP configuration ships with the plugin (plugin/.mcp.json) — there is nothing to copy by hand.

---

MCP tool reference

108 tools across authentication, projects, use cases, test cases, scripts, workflows, local execution, reporting, secrets, billing, and administration. Call them directly from any MCP client to build your own pipeline.

Authentication — muggle-remote-auth-status, -login, -poll, -logout, plus -api-key-create, -list, -get, -revoke.

Projects — muggle-remote-project-create, -list, -get, -update, -delete, plus per-project rollups: -test-results-summary-get, -test-runs-summary-get, -test-scripts-summary-get.

Use casesPurpose
muggle-remote-use-case-list / -getRead use cases
muggle-remote-use-case-createPersist a fully-specified use case (no LLM)
muggle-remote-use-case-create-from-promptsCreate from natural language
muggle-remote-use-case-prompt-previewPreview before creating
muggle-remote-use-case-update-from-promptRegenerate from a new prompt
muggle-remote-use-case-candidates-approveApprove discovered candidates
muggle-remote-use-case-bulk-preview-submitAsync batch preview (~50% cheaper)
muggle-remote-use-case-deleteDelete (cascades to test cases + scripts)
Test casesPurpose
muggle-remote-test-case-list / -list-by-use-case / -getRead test cases
muggle-remote-test-case-create / -update / -deleteManage test cases
muggle-remote-test-case-generate-from-promptGenerate from a prompt
muggle-remote-test-case-ancestors-getWalk prerequisite chains
muggle-remote-test-case-bulk-preview-submitAsync batch preview (~50% cheaper)
muggle-remote-test-plan-graph-rebuildRebuild the prerequisite graph

Bulk-preview submissions return a jobId immediately. Poll muggle-remote-bulk-preview-job-get until terminal, then persist with the matching -create tool. -list and -cancel round out the set.

Scripts and workflowsPurpose
muggle-remote-test-script-list / -get / -deleteManage test scripts
muggle-remote-action-script-get / -deleteManage recorded action scripts
muggle-remote-workflow-start-website-scanScan a site for use cases
muggle-remote-workflow-start-test-case-detectionGenerate test cases
muggle-remote-workflow-start-test-script-generationGenerate a script
muggle-remote-workflow-start-test-script-generation-bulkGenerate in bulk
muggle-remote-workflow-start-test-script-replayReplay one script
muggle-remote-workflow-start-test-script-replay-bulkBatch replay
muggle-remote-workflow-cancel-run / -cancel-runtimeCancel in flight
muggle-remote-wf-get-*Poll the latest run of each workflow type
Local executionPurpose
muggle-local-check-statusBrowser runner status
muggle-local-execute-test-generationGenerate a script by driving the browser
muggle-local-execute-replayReplay an existing script
muggle-local-cancel-executionCancel the active run
muggle-local-run-result-list / -getResults, screenshots, and cloud refs (viewUrl)
muggle-local-run-steps-getA run's ordered steps beside the frame each produced
muggle-local-test-script-list / -getRead locally cached scripts
muggle-local-last-host-* / -last-project-*Remember the host and project between runs
muggle-local-preferences-setSet harness preferences
muggle-remote-local-run-uploadPublish a local run to the cloud

Reporting — muggle-remote-report-stats-summary-get, -cost-query, -final-generate (PDF/HTML/Markdown), -preferences-upsert.

Administration — muggle-remote-prd-file-* (upload and process requirements docs), muggle-remote-secret-* (credentials for test environments), muggle-remote-wallet-* (credits, payment methods, auto-topup), muggle-remote-recommend-cicd-setup / -recommend-schedule, muggle-remote-user-feedback-*.

---

CLI reference

```bash

Troubleshooting

unauthorized_client during login — the MCP server is pointed at one environment and you're authenticating against another. Fix MUGGLE_MCP_PROMPT_SERVICE_TARGET and restart the client.

Browser runner not found

muggle setup --force
muggle doctor

Authentication keeps expiring

muggle logout
rm ~/.muggle-ai/oauth-session.json ~/.muggle-ai/api-key.json
muggle login

---

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-28
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

muggle-ai-works 是一个强大的 AI 驱动工具,旨在让各类 AI coding agent 具备执行真实浏览器 E2E(端到端)验收测试的能力。通过该工具,开发者可以用纯英文描述测试需求,由 AI 自动生成测试脚本并在 localhost 上进行回放。它支持捕获截图并验证诸如注册、结账、仪表盘等关键用户流程。无论你使用的是 Claude Code、Cursor、Codex 还是 Windsurf,都能通过一次安装赋予 AI 像真实用户一样操作应用的能力。

⚡ 功能介绍

本项目核心功能在于通过 AI 实现自动化测试闭环。对于 Claude Code 用户,你可以直接使用 `/muggle:muggle-test-feature-local` 命令,用自然语言描述测试目标,AI 会自动定位项目、创建测试用例并启动真实浏览器进行验证,最后通过截图报告结果。对于 Cursor、Codex、Windsurf 等支持 MCP 的客户端,你可以直接调用本地执行的 MCP tools(如 `muggle-local-execute-test-script-replay`)来实现类似的自动化测试流程。

📋 环境依赖

运行本项目需要安装 Python 3.10 或更高版本,并且需要预先安装 skill-creator 插件。在进行评估或运行特定脚本时,请确保已配置好相应的插件路径及模型权限(如 Claude Opus)。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装过程取决于你使用的客户端。对于 Claude Code 用户,可以获得完整的插件体验,通过运行 `/plugin marketplace add` 指令添加仓库地址,并使用 `/plugin install muggleai@muggle-works` 进行安装。安装完成后,你将获得包括 `/muggle:muggle` 命令路由、`/muggle:muggle-do` 自动化开发流水线以及 `/muggle:muggle-test` 驱动型 E2E 验收测试在内的全套工具集。对于其他 MCP 客户端,则需根据其 MCP 协议进行集成。

🚀 使用教程

快速上手指南:在 Claude Code 中,你可以直接通过指令驱动 AI 完成开发任务。例如,使用 `/muggle:muggle-do "Add a logout button to the header"`,AI 将自动执行从需求理解、编写代码、运行单元测试到启动真实浏览器进行 E2E 验收测试的全流程,并最终提交包含测试结果的 PR。对于其他 MCP 客户端,建议参考直接调用 MCP 工具的工作流进行操作。

🔌 API 说明

本项目提供 CLI 命令行参考,开发者可以通过命令行界面直接调用相关的测试与开发指令。对于集成开发者,可以通过调用 `muggle-*` 系列 MCP 工具来实现与 AI Agent 的深度交互。

🔄 工作流/模块

项目包含两个核心工作流模块:1. `/muggle:muggle-test-feature-local`:用于本地功能测试,通过自然语言描述需求,AI 自动执行浏览器回放并反馈结果;2. `/muggle:muggle-do`:全自动开发流水线,实现从需求描述到提交 PR 的闭环,涵盖代码编写、单元测试及基于真实浏览器的 E2E 验收测试,极大提升了开发效率。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-24

高质量的AI驱动的Web测试工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 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)
部署方案
  • 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
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 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)

👥 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

muggle-ai-works 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Your AI coding agent writes code fast — we make sure the web product actually wo。⭐16 · TypeScript 主要应用场景包括:自动化Web测试。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,MCP工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。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 MCP工具
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 muggle-ai-works
原始描述 开源MCP工具:Your AI coding agent writes code fast — we make sure the web product actually wo。⭐16 · TypeScript
Topics ai-agentsai-powered-testingbrowser-automation
GitHub https://github.com/multiplex-ai/muggle-ai-works
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/multiplex-ai/muggle-ai-works 🌐 官方网站  https://www.muggletest.com/

收录时间:2026-06-24 · 更新时间:2026-06-26 · 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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