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MCP工具

私有GPT

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:private-gpt
⭐ 57.3k Stars 🍴 7.6k Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.5分
8.5AI 综合评分
aimcppython
✦ AI Skill Hub 推荐

私有GPT 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。在 GitHub 上收获超过 57.3k 颗 Star,综合评分 8.5 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

私有GPT 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 私有GPT,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。私有GPT 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 私有GPT 评为 AI 评分 8.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

私有GPT 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
⭐ 57.3k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
7.6k

📖 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」。

私有GPT 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/zylon-ai/private-gpt

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

# 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 私有GPT 执行以下任务...
Claude: [自动调用 私有GPT 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": {
    "__gpt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "private-gpt"],
      "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 45/100 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

PrivateGPT is the open-source API layer that turns local models into production AI applications.

Tests Website Discord X (formerly Twitter) Follow

<a href="https://trendshift.io/repositories/8691" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/8691" alt="zylon-ai%2Fprivate-gpt | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>

</div>

---

Running a model locally is only the first step. To build useful AI applications you need a set of higher-level building blocks. PrivateGPT provides that layer as an open-source API following the Claude API model — so you can build private AI products without rebuilding the same backend primitives from scratch, and without depending on cloud APIs.

Production-tested: PrivateGPT powers Zylon, the on-premise AI platform providing Private AI to enterprises across the globe.

Your app / agent / workflow / UI
              |
        PrivateGPT API
              |
OpenAI-compatible inference server (Ollama, llama.cpp, vLLM, …)              
PrivateGPT does not run models itself. It connects to any OpenAI-compatible inference server via OPENAI_API_BASE. If it implements /v1/chat/completions and /v1/models, it works.

PrivateGPT ships a built-in workbench UI for testing and demos, available at /ui. The API is the actual product.

---

Quickstart

For Docker, full installation options, and model configuration see the full Quickstart guide.

Prerequisites: You need a running OpenAI-compatible LLM server. Ollama is the easiest starting point.

1. Install PrivateGPT

```bash

Example with Ollama

ollama pull qwen3.5:35b # LLM (~24 GB) ollama pull mxbai-embed-large # Embeddings (~670 MB) ollama serve


**3. Run PrivateGPT**
bash

Claude API compatibility

PrivateGPT follows the Claude API as the reference for modern AI application APIs. The goal is full coverage where it makes sense for a local, open-source layer.

AreaCapabilityClaude APIPrivateGPT
ModelsModel selection
MessagesMessages API
MessagesStreaming
MessagesBatch / async processing✅ async
MessagesToken counting
KnowledgeFiles / artifacts
KnowledgePDF and document ingestion
KnowledgeRetrieval with citations
KnowledgeEmbeddings
ToolsTool use
ToolsTools in streaming
ToolsBuilt-in web search
ToolsWeb extraction / fetch
ToolsCustom tools
DataDatabase queryingVia tools✅ built-in
DataCSV / tabular analysisVia tools / code✅ built-in
AgentsMCP in the API
AgentsRemote MCP servers
AgentsSkills⚙️ basic
OutputStructured outputs✅ inference-dependent
ModelsVision✅ model-dependent
OptimizationPrompt caching
ReasoningExtended thinking
PlatformToken-based auth
PlatformOAuth / organizations

✅ Supported · ⚙️ Partial / in progress · ❌ Not supported

Contributions are especially welcome in ⚙️ areas.

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Integrations

[![claude cowork](./fern/docs/assets/claude_cowork_privategpt.png)](./fern/docs/assets/claude_cowork_privategpt.png)<br/>**Claude Desktop / Cowork**[![ms excel claude](./fern/docs/assets/ms_excel_claude_privategpt.png)](./fern/docs/assets/ms_excel_claude_privategpt.png)<br/>**Microsoft Excel Claude add-in**[![ms word claude](./fern/docs/assets/ms_word_claude_privategpt.png)](./fern/docs/assets/ms_word_claude_privategpt.png)<br/>**Microsoft Word Claude add-in**
[![n8n](./fern/docs/assets/n8n_privategpt.png)](./fern/docs/assets/n8n_privategpt.png)<br/>**n8n**[![opencode](./fern/docs/assets/opencode_privategpt.png)](./fern/docs/assets/opencode_privategpt.png)<br/>**OpenCode**[![privategpt workbench](./fern/docs/assets/privategpt_workbench.png)](./fern/docs/assets/privategpt_workbench.png)<br/>**PrivateGPT Workbench**

PrivateGPT works natively as the local backend for the tools developers and end users already use.

Integration GuideWhat it enables
**[Claude Code](https://docs.privategpt.dev/integrations/claude-code)**Use your local models as the backend for agentic coding in the terminal
**[Claude Desktop / Cowork](https://docs.privategpt.dev/integrations/claude-desktop)**Connect the Claude desktop app and Cowork to your private models
**[Claude for Microsoft 365](https://docs.privategpt.dev/integrations/claude-office)**Run private AI inside Word, Excel, Outlook, and PowerPoint
**[OpenCode](https://docs.privategpt.dev/integrations/opencode)**Local AI coding assistant in the terminal

Any tool that works with a local OpenAI-compatible provider will also work with PrivateGPT. The list below is non-exhaustive.

ToolLink
n8n[n8n.io](https://n8n.io)
OpenClaw[openclaw.ai](https://openclaw.ai)
Hermes Agent[hermes-agent.dev](https://hermes-agent.dev)
VS Code[code.visualstudio.com](https://code.visualstudio.com)
Cline[cline.bot](https://cline.bot)

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How PrivateGPT compares

vs Ollama, LM Studio, LocalAI, vLLM, llama.cpp

These projects make it possible to run and serve models locally. They answer: how do I run a model?

PrivateGPT answers the next question: how do I build a useful AI application on top of that model?

Ollama / LM Studio / LocalAI / vLLM / llama.cpp  =  local inference layer
PrivateGPT                                        =  local AI application API layer

Use them together. Run your model with whichever inference server you prefer, then point PrivateGPT at it.

vs Onyx, Open WebUI

Both are valuable, but they are app-first experiences focused on chat and enterprise search. PrivateGPT is API-first. It provides the standardized local backend underneath those products — not the final product itself.

Onyx / Open WebUI  =  self-hosted AI applications
PrivateGPT         =  API layer for building self-hosted AI applications

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PrivateGPT vs Zylon

<a href="https://www.zylon.ai/" target="_blank"><img src="./fern/docs/assets/zylon_banner.png"/></a>

PrivateGPT is maintained by the team at Zylon.

PrivateGPT is the open-source application API layer: messages, ingestion, tools, retrieval, citations, database access, tabular analysis, MCP, skills, and custom tools.

Zylon is the end-to-end AI Infrastructure orchestrating the hardware and software layers into a complete production platform for regulated organizations. On top of PrivateGPT, Zylon adds:

  • Integrated inference server based on NVIDIA Triton + vLLM to run open-weight models.
  • Concurrency, batch processing and load balancing capabilities to operate at scale.
  • Kubernetes self-contained deployment with 20+ production services packaged and supported.
  • CLI for installation, updates, model selection, and platform configuration.
  • API gateway for governance and developer platform.
  • Workspace application for non-technical end users.
  • LDAP/Active Directory integration and RBAC user management.
  • Telemetry, observability and operational monitoring.
  • SIEM audit logs for compliance.
  • SharePoint, Confluence, FTP, and Samba connectors.
  • Disconnected (air-gapped) operation without external cloud dependencies.
  • Integrated n8n Community Edition for workflow automation.

Use PrivateGPT if you want the open-source local AI application layer and developer API.

Use Zylon if you need the full enterprise AI infrastructure around it: deployment, governance, operations, user management, integrations, auditability, and support.

Learn more at zylon.ai · Book a demo

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-07

高质量的开源MCP工具,支持本地AI模型

⚡ 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 57.3k Star,社区高度认可
  • +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

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

参考项目文档
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,私有GPT 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
⬇ 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 私有GPT
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🌐 原始信息
原始名称 private-gpt
Topics aimcppython
GitHub https://github.com/zylon-ai/private-gpt
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/zylon-ai/private-gpt 🌐 官方网站  https://www.zylon.ai/private-gpt

收录时间:2026-07-07 · 更新时间:2026-07-07 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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