cli-jaw 是什么工具？

cli-jaw 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具：🦈 2-line install personal AI assistant. 5 engines (Claude, Codex, Gemini, OpenC。⭐116 · TypeScript 主要应用场景包括：编程开发、MCP配置、Agent工作流。

cli-jaw 如何安装和开始使用？

访问 cli-jaw 的 GitHub 仓库或官方网站，按照 README 文档中的步骤安装依赖并运行。通常需要 Python 3.8+ 或 Node.js 16+ 基础环境。

cli-jaw 是否免费？许可证是什么？

cli-jaw 完全免费，采用 MIT 许可证开源发布，任何人都可以免费使用、修改和分发。

cli-jaw 适合哪些用户使用？

cli-jaw 主要面向有一定技术基础的用户，包括开发者、数据分析师、AI 工程师等专业人士。

cli-jaw 的社区活跃度和项目维护状况如何？

cli-jaw 在 GitHub 上已获得 116 个 Star，处于积极发展阶段，社区在持续扩大。

工具开源免费，但各AI引擎服务需要自行申请API密钥（部分付费）。

🔌

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

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

📚 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

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 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 66/100 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

One assistant, one memory, one dashboard for the AI coding CLIs you already pay for. Claude, Codex, Cursor, Grok, Copilot, OpenCode, Kiro, Antigravity and Pi — working together as a team.

```bash

2. Install CLI-JAW + all dependencies

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-ai/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>Native Windows (PowerShell beta)</b> — detached server logs</summary>

`jaw serve` preserves the stdout and stderr streams it inherits and also appends
both streams to `<JAW_HOME>\logs\serve.log`. At startup, a file already at 5 MiB
is rotated once to `serve.log.1`. Native Windows still does not have a registered
`jaw service` logging backend. PowerShell's
`Start-Process -RedirectStandardOutput/-RedirectStandardError` creates or
truncates its target files on every launch, so do not point those options at
the instance-owned `serve.log`.

If separate operator-owned stdout/stderr files are needed, run the redirection
inside a child PowerShell process instead. This example appends them under
`<JAW_HOME>\logs` without the `Start-Process` truncate default:

powershell $jawHome = 'C:\jaw\worker-a' $port = 3458 $logDir = Join-Path $jawHome 'logs' $outLog = Join-Path $logDir 'serve.out.log' $errLog = Join-Path $logDir 'serve.err.log' New-Item -ItemType Directory -Force -Path $logDir -ErrorAction Stop | Out-Null foreach ($path in @($outLog, $errLog)) { # OpenOrCreate preserves existing content while proving that the child can append. $probe = [IO.File]::Open($path, 'OpenOrCreate', 'Write', 'ReadWrite') $probe.Dispose() }

$jaw = (Get-Command jaw.cmd -ErrorAction Stop).Source $childCommand = "& '$jaw' --home '$jawHome' serve --port $port --no-open 1>> '$outLog' 2>> '$errLog'" $encoded = [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::Unicode.GetBytes($childCommand)) Start-Process -FilePath powershell.exe -ArgumentList '-NoProfile', '-EncodedCommand', $encoded -WindowStyle Hidden | Out-Null


Read each stream from a separate PowerShell terminal (`Get-Content -Wait`
occupies its terminal). These commands use explicit paths because variables
from the launch terminal are not available in a new PowerShell session:

powershell

existing users who want minimal changes: JAW_SAFE=1 npm install -g cli-jaw

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

Install

<details> <summary>Safe install — 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


> **npm 12+?** npm now blocks dependency install scripts by default. If you see `npm warn allow-scripts`, install with the scripts approved:
>
>

bash > npm install -g cli-jaw --allow-scripts=cli-jaw >


<details>
<summary><b>Windows npm install recovery</b> — npm 12+ blocked scripts or PowerShell execution policy</summary>

npm 12+ may finish a global install while blocking CLI-JAW's dependency
`postinstall`. Approve only this package and reinstall, or save the approval for
future upgrades:

powershell npm install -g cli-jaw --allow-scripts=cli-jaw npm config set allow-scripts=cli-jaw --location=user jaw doctor


If PowerShell reports that `jaw.ps1` cannot be loaded because script execution
is disabled, choose one of these bounded workarounds:

powershell Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned jaw.cmd doctor node "$(npm prefix -g)\node_modules\cli-jaw\dist\bin\cli-jaw.js" doctor


`jaw.ps1` is PowerShell's npm shim and is subject to execution policy;
`jaw.cmd` is the equivalent cmd shim and does not use that policy. The direct
`node` form bypasses both shims. `jaw doctor` reports a blocked/stale install,
leftover npm staging directories, and the current PowerShell policy; it also
prints the matching recovery guidance.

</details>

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+](https://nodejs.org).

> **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.

> **Retired runtimes.** Claude E (`claude-e`) and the AI-E multiplexer (`ai-e`) have been removed. A saved selection stays visible as retired and cannot execute; choose an available runtime. Details: [runtime integration](structure/runtime-integration.md).

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

bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-ai/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

1. Install WSL (PowerShell as Admin)

wsl --install


Restart, open **Ubuntu**, then:

bash

PABCD: plan, audit, build, check, done

For complex tasks CLI-JAW runs a structured workflow. You approve every transition; read-only workers verify the plan and the result.

Phase	What happens
P — Plan	Boss writes a diff-level plan and stops for your review
A — Audit	A read-only worker checks the plan is feasible
B — Build	Boss implements; a read-only worker verifies
C — Check	Type-check, docs update, consistency check
D — Done	Summary of all changes, back to idle

State survives restarts. Start with jaw orchestrate or /pabcd, resume with /continue, and keep long objectives alive with /goal. See PABCD.

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)

Employees: your CLI calls the others

You talk to one AI (the "Boss"). When it needs specialized work, it dispatches tasks to employees — each running its own CLI and model — and reviews their output before answering you.

You: "Fix the frontend styling and update the API endpoint"

Boss (Claude)
  ├── Frontend employee (OpenCode) → "Fix the CSS grid layout in dashboard.tsx"
  ├── Backend employee (Codex)     → "Update /api/users to return pagination metadata"
  └── Synthesizes both results for you

jaw dispatch --agent "Backend" --task "Run read-only verification" --watch
jaw dispatch --virtual "security" --task "Review this branch for auth and secret leaks" --watch

Agents and workflow

jaw employee list jaw dispatch --agent "Backend" --task "..." --watch jaw orchestrate # PABCD workflow jaw goal status # persistent goals

Troubleshooting

Problem	Solution
`cli-jaw: command not found`	`npm install -g cli-jaw` again. macOS/Linux/WSL: check `~/.local/bin` or `npm prefix -g` + `/bin` is in `$PATH`. From Windows PowerShell, invoke WSL through a login shell: `wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc "jaw dashboard"`.
`npm warn allow-scripts ...`	npm >= 12 blocks dependency install scripts: `npm install -g cli-jaw --allow-scripts=cli-jaw`, or persist with `npm config set allow-scripts=cli-jaw --location=user`. Already installed? `jaw init` finishes setup.
pnpm/bun blocked build scripts	pnpm 11+: `pnpm add -g --allow-build=cli-jaw cli-jaw`. bun: `bun add -g --trust cli-jaw`.
Fresh install verifier fails	Fix the reported PATH or executable-bit issue, then rerun `bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh"`.
`Error: node version`	Upgrade to Node.js 22.4+: `nvm install 22`
`NODE_MODULE_VERSION` mismatch	`npm run ensure:native`
`EADDRINUSE: port 3457`	Another instance is running. Use `--port 3458` or stop it first
Telegram / Discord / Slack auth fails	Run `jaw doctor`, check tokens, restart `jaw serve`
Employee dispatch hangs	`jaw employee list`, make sure the employee CLI is authenticated (`jaw doctor`), retry with `jaw dispatch --watch`

---

🎯 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

⚡ 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

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❓ 常见问题 FAQ

支持哪些AI引擎？−

支持Claude、Codex、Gemini、OpenAI等5个主流引擎，可自由切换。

需要付费吗？+

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

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。

⬇️ 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

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 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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简介

2. Install CLI-JAW + all dependencies

existing users who want minimal changes: JAW_SAFE=1 npm install -g cli-jaw

Install

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1. Install WSL (PowerShell as Admin)

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