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MCP工具

开源MCP工具

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：open-connector

⭐ 1.3k Stars 🍴 72 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

api-gatewayautomationclitypescript

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：开源MCP工具是一款优质的MCP工具。已获得 1.3k 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

开源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。

通过安装开源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。开源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 将开源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

开源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。

GitHub Stars

⭐ 1.3k

开发语言

TypeScript

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

正常维护，社区驱动

开源协议

Apache-2.0

AI 综合评分

8.0 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/oomol-lab/open-connector

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

# 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 开源MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 开源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", "open-connector"],
      "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 32/100 含工作流图查看 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

English | 简体中文 | 日本語 | Русский | Français

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OpenConnector is an open-source connector gateway for AI agents and an alternative to Composio. Connect user app accounts once, then expose a shared catalog of 1,000+ providers and 10,000+ prebuilt Actions to agents and applications.

Use the Connector SDK from app code, oo CLI as the local-agent relay, MCP from agent hosts, HTTP/OpenAPI from custom clients, and the Web Console for administration and debugging.

- Keep credentials, scopes, schemas, policies, and run logs inside an inspectable runtime. - Run locally, on Fly.io, on Cloudflare-compatible infrastructure, or through OOMOL's hosted runtime. - Use the same provider ids, Action ids, schemas, and contracts across open-source and commercial SaaS deployments.

Cloudflare Deployment

OpenConnector can run on Cloudflare with Workers for the runtime, D1 for state, R2 for transit files, and Static Assets for the Web Console.

See docs/cloudflare.md for resource creation, migrations, secrets, local Worker preview, and remote deployment.

Fly.io Deployment

OpenConnector can also run on Fly.io with the Node Docker runtime and persistent SQLite storage on a Fly volume.

See docs/fly-io.md for app creation, volume setup, secrets, deployment, custom domains, and scaling.

Docker Image (GHCR)

Run OpenConnector from a prebuilt image on GitHub Packages (GHCR): ghcr.io/oomol-lab/open-connector. Use latest for the newest release, a pinned version like v1.0.0 for production, or tip for the latest main build.

See docs/docker-ghcr.md for tags, pulling, and running.

Usage Overview

Use the Overview page after deployment to monitor runtime readiness, available providers, executable Actions, recent failures, tool call trends, and recent calls.

OpenConnector runtime overview dashboard

Provider names and trademarks belong to their respective owners and are used only for identification and interoperability.

Usage Paths

Path	Best for	Includes
Open-source self-host	Developers and teams that want full control	Local Docker or Node runtime, SQLite storage, MCP, HTTP, OpenAPI, and Web Console
Fly.io self-host	Teams that want a hosted Docker runtime	Node Docker runtime, SQLite storage on a Fly volume, TLS, health checks, MCP, HTTP, OpenAPI, and Web Console
Cloudflare-compatible deploy	Teams that want a lightweight hosted runtime	Workers runtime, D1 state, R2 transit files, and Static Assets for the console
[OOMOL](https://oomol.com/)	Teams blocked by OAuth approval or launch deadlines	Hosted auth and runtime infrastructure with the same provider and Action contracts; compatible with the open-source interface for later private or self-hosted deployment

Cloudflare Quick Start Video

The Cloudflare Workers deployment walkthrough shows how to launch OpenConnector on Cloudflare with Workers, D1, R2, and the Web Console. The video follows the same flow as docs/cloudflare.md: create Cloudflare resources, copy wrangler.example.jsonc to wrangler.local.jsonc, apply D1 migrations, set required secrets, and run npm run deploy:cloudflare.

Quick Start

Start the runtime from the published image with Docker Compose:

docker compose up

This pulls ghcr.io/oomol-lab/open-connector:latest. To build from source instead:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.build.yml up --build

Open the local console and generated API reference:

http://localhost:3000
http://localhost:3000/docs

Run a no-auth Action to verify the runtime:

curl -s -X POST http://localhost:3000/v1/actions/hackernews.get_top_stories \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"input":{}}'

See docs/quickstart.md for the full local setup, first provider connection, OAuth flow, and runtime settings.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-11

开源MCP工具，连接AI代理与SaaS

⚡ 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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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

如何配置?−

参考文档

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

总体来看，开源MCP工具是一款质量优秀的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

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

📚 深入学习开源MCP工具

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`open-connector`
Topics	`api-gatewayautomationclitypescript`
GitHub	https://github.com/oomol-lab/open-connector
License	Apache-2.0
语言	TypeScript

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/oomol-lab/open-connector 🌐 官方网站 https://oomol.com

收录时间：2026-07-11 · 更新时间：2026-07-11 · 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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简介

Cloudflare Deployment

Fly.io Deployment

Docker Image (GHCR)

Usage Overview

Usage Paths

Cloudflare Quick Start Video

Quick Start

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⚖️ 优点与不足

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