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cli-jaw MCP工具
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MCP工具

cli-jaw MCP工具

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:cli-jaw
⭐ 116 Stars 🍴 17 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
MCP工具AI助手CLI多引擎自动化
✦ AI Skill Hub 推荐

cli-jaw 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

cli-jaw 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 cli-jaw 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。cli-jaw 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 cli-jaw 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

cli-jaw 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
⭐ 116
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
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
17

📖 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」。

cli-jaw 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/lidge-jun/cli-jaw

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

# 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 cli-jaw MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 cli-jaw 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": {
    "cli-jaw_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cli-jaw"],
      "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 63/100 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

2. Install CLI-JAW + all dependencies

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/main/scripts/install-wsl.sh | bash source ~/.bashrc jaw dashboard bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh"


From Windows PowerShell into WSL, run commands through a login shell so the WSL profile PATH is loaded:
powershell wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc "jaw dashboard"

</details>

<details>
<summary><b>Fresh-machine evidence</b> — maintainer release check</summary>

Run this on a clean VM before publishing installer changes. It writes environment snapshots, installer logs, the exact collector/installer/verifier scripts that ran, their SHA-256 hashes, verifier logs, and new-shell PATH probes into `~/cli-jaw-fresh-install-evidence-*`.
bash

Your personal AI agent. 2 lines to install. 13 AI runtime surfaces in one dashboard.

npm Version TypeScript Node License Docker

English / 한국어 / 中文 / 日本語

</div>

Install

<details> <summary><b>Safe install</b> — for existing users who want minimal changes</summary>

```bash

macOS / Linux / WSL with Node.js 22+ already installed

npm install -g cli-jaw jaw dashboard ```

That's it. Open http://localhost:24576 for the manager dashboard. Per-instance agent Web UIs still run from http://localhost:3457 when you start jaw serve. Requires Node.js 22.4+.

First time? The default npm install initializes CLI-JAW and attempts native Claude setup. Other AI CLIs are optional; install them all during npm setup with CLI_JAW_INSTALL_CLI_TOOLS=1 npm install -g cli-jaw on macOS/Linux. On Windows, use the WSL install path below.

1. Install WSL (PowerShell as Admin)

wsl --install


Restart, open **Ubuntu**, then:
bash

PABCD Orchestration (Plan → Audit → Build → Check → Done)

For complex tasks, CLI-JAW uses a structured 5-phase workflow. You approve every transition — nothing ships without your OK.

P (Plan) → A (Audit) → B (Build) → C (Check) → D (Done) → IDLE
   ⛔          ⛔          ⛔         auto        auto
PhaseWhat happens
**P — Plan**Boss writes a diff-level plan. Stops for your review
**A — Audit**Read-only worker verifies the plan is feasible (imports exist, signatures match)
**B — Build**Boss implements. Read-only worker verifies the result
**C — Check**Type-check (tsc --noEmit), docs update, consistency check
**D — Done**Summary of all changes. Returns to idle

State is database-persisted and survives restarts. Workers cannot modify files — only verify. Activate with jaw orchestrate, /orchestrate, or /pabcd; resume an active worklog explicitly with /continue. Forward phase transitions require evidence attestation, e.g. jaw orchestrate B --attest '{"from":"A","to":"B","did":"<what you did>"}' (C→D also needs pasted checkOutput and exitCode). Workflow helper slash commands include /plan, /interview, /deliberate, /planaudit, /review, /search, /goal, /goalplan, /team, /task, /fork, and /gd; /plan is a compatibility guide that explains "this is PABCD P" and points to the right next command instead of creating a second planning mode. /search <query> routes search intent through the active search skill: classify local vs external lookup, rewrite focused queries, discover candidate URLs, and only then use browser commands such as browser fetch for evidence verification. Bounded automation is expressed as /goal run ..., not a separate top-level /autopilot. Durable goals — /goal <objective> plus update/done/cancel/pause/resume — are functional and survive restarts, and a goal resume re-fires the work on every interface (Web/CLI included, not just messaging). AI-initiated goal pause --agent --audit arms a two-tap gate: one audit/finalizer continuation may run with pause_gate_pending, and if that turn exits with the gate still armed, goal_pause_gate_pending suppresses further auto-continuation until a productive checkpoint or a second audited pause. /gd is shorthand for /goal done --force (skips the completion evidence gate). /goal run (preflight/start/stop/status) is a tracking-only preview: it gates on preflight and tracks turn/dispatch budget, with enforcement still to come.

---

Optional JWC Runtime

JWC is optional and external-only. The default npm install and Electron desktop sidecar do not bundle jawcode, @jawcode-dev, @oven, bun, or a jwc payload. To use JWC, install the runtime into CLI-JAW's external prefix and opt in with the printed SDK path:

jaw jwc install
export JWC_SDK_PATH="/absolute/path/printed/by/jaw-jwc-install/sdk.js"
jaw jwc doctor

To remove the optional external JWC dependencies later:

jaw jwc clean

<details> <summary><b>macOS one-click</b> — don't have Node.js? This installs everything</summary>

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/main/scripts/install.sh | bash
source "${ZDOTDIR:-$HOME}/.zshrc" 2>/dev/null || true
bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh"

</details>

<details> <summary><b>Windows (WSL — Windows Subsystem for Linux)</b> — one-click from scratch</summary>

```powershell

Free options (no credit card needed)

copilot login # GitHub Copilot (free tier available) opencode # OpenCode — free models available kiro # AWS Kiro (free tier with AWS account)

→ syncs to Claude, Codex, Gemini, Kiro, OpenCode, Copilot, and Antigravity config files simultaneously


No more editing several different JSON files. Install once, every MCP-aware engine gets it. Grok CLI is a standard runtime here, but it is not counted as MCP-sync capable until Grok exposes a compatible config surface. Antigravity MCP sync is a separate config target from the `agy` runtime registry entry.
bash jaw mcp sync # re-sync after manual edits ```

---

CLI Commands

```bash

Employees vs. Sub-agents

These are different things:

EmployeesSub-agents
**What**Other AI CLIs (Codex, OpenCode, etc.) configured as workersBuilt-in parallel task tool within a single CLI
**When**Multi-specialist work across different codebases or domainsInternal research, file reads, parallel analysis
**How**jaw dispatch --agent "Name" --task "..."Automatic — the CLI spawns them internally

Use employees for "Frontend does CSS, Backend does API." Use sub-agents for "read these 5 files in parallel before deciding."

---

How It Compares

CLI-JAW 2.xHermes AgentClaude Code
**Model access**Pi, Antigravity, AI-E, Claude, Claude E, Codex, Codex App, Cursor, Gemini, Grok, Kiro, OpenCode, and Copilot through vendor/native auth where supportedAPI keys (OpenRouter 200+, Nous Portal)Anthropic only
**Cost model**Monthly subscriptions you already pay forPer-token API billingAnthropic subscription
**Primary UI**Manager dashboard + Web app + Electron desktop + terminal UITerminal onlyCLI + IDE plugins
**Dashboard**Multi-instance manager, Kanban, Notes workspaceNoneNone
**Messaging**Telegram (voice) + DiscordTelegram/Discord/Slack/WhatsApp/SignalNone
**Memory**3-layer (History/Flush/Soul) + full-text searchSelf-improving loop + HonchoFile-based auto-memory
**Multi-agent**Employee system (dispatch other CLIs) + PABCDSubagent spawnTask tool
**Browser automation**Chrome DevTools + vision-click + Computer UseLimitedVia MCP
**Execution**Local + DockerLocal/Docker/SSH/Daytona/ModalLocal
**Skills**200+ reference skills + active runtime skillsSelf-creating + agentskills.ioUser-configured
**Languages**English, Korean, Chinese, JapaneseEnglishEnglish

---

Troubleshooting

ProblemSolution
cli-jaw: command not foundnpm install -g cli-jaw again. macOS/Linux/WSL: check ~/.local/bin or npm prefix -g + /bin is in $PATH. From Windows PowerShell, invoke WSL through a login shell: wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc "jaw dashboard".
cli-jaw: permission deniedThe global shim can see CLI-JAW, but its dist/bin/cli-jaw.js target is not executable. Re-run npm install -g cli-jaw or, in a checkout, run npm run build && npm run check:cli-bin-links.
Fresh install verifier failsscripts/verify-fresh-install.sh checks both public aliases: jaw and cli-jaw. Fix the reported PATH or executable-bit issue, then rerun bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh".
Error: node versionUpgrade to Node.js 22.4+: nvm install 22
NODE_MODULE_VERSION mismatchnpm run ensure:native (auto-rebuilds native modules)
EADDRINUSE: port 3457Another instance running. Use --port 3458 or stop it first
Telegram / Discord auth failsRun jaw doctor, check tokens, restart jaw serve
Browser commands failInstall Chrome/Chromium. Run jaw browser start first
Employee dispatch hangsRun jaw employee list, ensure the employee CLI is authenticated (jaw doctor), then retry with jaw dispatch --watch
Employee dispatch returns non-JSON or HTMLThe server may be stale or missing the route. Run npm run build or restart the manager/dashboard process.
Computer Use not workingmacOS only. Codex CLI required. Check Automation permission in System Settings

---

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

设计简洁高效,多引擎支持提供灵活选择。代码质量好,维护活跃。适合开发者快速集成AI能力。

📚 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
  • 做语音类 AI 产品的开发者
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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:cli-jaw 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 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
  • 做语音类 AI 产品的开发者
⭐ 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 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
  • +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

支持Claude、Codex、Gemini、OpenAI等5个主流引擎,可自由切换。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,cli-jaw 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。

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

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🌐 原始信息
原始名称 cli-jaw
原始描述 开源MCP工具:🦈 2-line install personal AI assistant. 5 engines (Claude, Codex, Gemini, OpenC。⭐116 · TypeScript
Topics MCP工具AI助手CLI多引擎自动化
GitHub https://github.com/lidge-jun/cli-jaw
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/lidge-jun/cli-jaw 🌐 官方网站  https://lidge-jun.github.io/cli-jaw/

收录时间:2026-05-16 · 更新时间:2026-05-19 · 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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