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系统MCP常用器
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MCP工具

系统MCP常用器

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:llm-cli-gateway
⭐ 8 Stars 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpclaude-codecodexgemini-cligrokllm
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,系统MCP常用器 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

系统MCP常用器 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 系统MCP常用器,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。系统MCP常用器 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 系统MCP常用器 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

系统MCP器为一个合送用户代球Claude Code,Codex,Gemini,Grok,Mist。定义用户代球中心系统一个系统器

系统MCP常用器 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
⭐ 8
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
7.5 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」。

系统MCP器为一个合送用户代球Claude Code,Codex,Gemini,Grok,Mist。定义用户代球中心系统一个系统器

系统MCP常用器 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/verivus-oss/llm-cli-gateway

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

# 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 系统MCP常用器 执行以下任务...
Claude: [自动调用 系统MCP常用器 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", "llm-cli-gateway"],
      "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 82/100 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。

llm-cli-gateway

CI Security OpenSSF Scorecard npm License: MIT

"Without consultation, plans are frustrated, but with many counselors they succeed." — Proverbs 15:22 (LSB)

A Model Context Protocol (MCP) gateway for running Claude Code, Codex, Gemini, Grok, and Mistral (Vibe) CLIs from one MCP endpoint, with durable async jobs, session continuity, cache-aware prompting, observability, and personal-appliance setup tooling.

Why developers try it: one local MCP endpoint for cross-LLM validation, multi-agent coding workflows, and repeatable assistant-led setup across five provider CLIs.

Current signals: CI and security workflows pass on main, OpenSSF Scorecard is published, OpenSSF Best Practices is passing, releases use Sigstore signing, and the package is MIT licensed.

Additional models: comma/newline list, JSON array, or JSON object of model->description

GEMINI_MODELS='{"gemini-team-default":"Team-approved Gemini model"}'

Features

Core Capabilities

  • Multi-LLM Orchestration: Unified interface for Claude Code, Codex, Gemini, Grok, and Mistral (Vibe) CLIs
  • Session Management: Track and resume conversations across all CLIs with persistent storage
  • Gateway-owned worktrees: Run any sync or async provider request inside a managed git worktree, with per-session reuse and cleanup
  • Token Optimization: Automatic 44% reduction on prompts, 37% on responses (opt-in)
  • Correlation ID Tracking: Full request tracing across all LLM interactions
  • Cross-Tool Collaboration: LLMs can use each other via MCP (validated through dogfooding)

Prerequisites

Node.js >= 24.4.0 is required (engines.node in package.json). The gateway uses Node's built-in node:sqlite module for persistence — there is no native binding to compile and no install scripts run. The 24.4 floor is where allowBareNamedParameters defaults to true, which the persistence layer relies on.

Before using this gateway, you need to install the CLI tools you want to use:

Install / Upgrade / Uninstall (single binary)

Windows PowerShell:

$Version = '<version>'
$Base = "https://github.com/verivus-oss/llm-cli-gateway/releases/download/v$Version"
$InstallDir = Join-Path (Join-Path $env:LOCALAPPDATA 'Programs') 'llm-cli-gateway'
$ExeName = "llm-cli-gateway-$Version-windows-amd64.exe"
$BundleName = "llm-cli-gateway-bundle-$Version-windows-amd64.tar.gz"
$Exe = Join-Path $InstallDir 'llm-cli-gateway.exe'
$Checksums = Join-Path $InstallDir 'SHA256SUMS'
$ChecksumBundle = Join-Path $InstallDir 'SHA256SUMS.sigstore.json'
New-Item -ItemType Directory -Force $InstallDir | Out-Null
Invoke-WebRequest -UseBasicParsing "$Base/$ExeName" -OutFile $Exe
Invoke-WebRequest -UseBasicParsing "$Base/SHA256SUMS" -OutFile $Checksums
Invoke-WebRequest -UseBasicParsing "$Base/SHA256SUMS.sigstore.json" -OutFile $ChecksumBundle
cosign verify-blob $Checksums --bundle $ChecksumBundle --certificate-identity "https://github.com/verivus-oss/llm-cli-gateway/.github/workflows/release-installer.yml@refs/tags/v$Version" --certificate-oidc-issuer "https://token.actions.githubusercontent.com"
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "Sigstore verification failed for SHA256SUMS" }
function Get-ReleaseSha256($Name) {
  $line = Select-String -Path $Checksums -Pattern "^[a-fA-F0-9]{64}\s+$([regex]::Escape($Name))$" | Select-Object -First 1
  if (-not $line) { throw "No SHA256SUMS entry found for $Name" }
  return (($line.Line -split "\s+")[0]).ToLowerInvariant()
}
if ((Get-FileHash $Exe -Algorithm SHA256).Hash.ToLowerInvariant() -ne (Get-ReleaseSha256 $ExeName)) { throw "Checksum mismatch for $ExeName" }
$env:RVWR_GATEWAY_BUNDLE_URL = "$Base/$BundleName"
$env:RVWR_GATEWAY_BUNDLE_SHA256 = Get-ReleaseSha256 $BundleName
& $Exe setup
& $Exe stop
& $Exe install-bundle
& $Exe start
& $Exe status
& $Exe doctor

The Windows installer keeps a stable llm-cli-gateway.exe command in %LOCALAPPDATA%\Programs\llm-cli-gateway and adds that directory to the user PATH. Do not script against release-versioned exe names after install.

```bash

Uninstall: dry-run first, then run with --yes.

./llm-cli-gateway-<ver>-<os>-<arch> uninstall ./llm-cli-gateway-<ver>-<os>-<arch> uninstall --yes


Docker fallback:
bash LLM_GATEWAY_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32) \ docker compose -f docker/personal.compose.yml up -d docker compose -f docker/personal.compose.yml run --rm doctor ```

Installation instructions for Claude Code

Grok Build CLI (xAI)

```bash curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash grok login # OAuth flow; for headless auth, set XAI_API_KEY

Docs: https://docs.x.ai/build/overview

```

Installation

Quick Start

npm install -g llm-cli-gateway

Or use directly with npx from an MCP client:

{
  "mcpServers": {
    "llm-gateway": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "llm-cli-gateway"]
    }
  }
}

Usage

Upgrade: replace the binary, set the new bundle env vars, run upgrade.

./llm-cli-gateway-<new>-<os>-<arch> upgrade

Current Vibe defaults session logging to enabled. If an older config disabled it,

edit ~/.vibe/config.toml and set:

[policy.agent] — persona for the agent performing the configuration.

before emitting any artefact. Relative paths in config.toml MUST be

Deterministic config/discovery paths

CODEX_CONFIG_PATH=/path/to/config.toml CLAUDE_SETTINGS_PATH=/path/to/settings.json CLAUDE_SETTINGS_LOCAL_PATH=/path/to/settings.local.json GEMINI_SETTINGS_PATH=/path/to/settings.json GEMINI_HISTORY_ROOT=/path/to/.gemini/tmp

Configuration

Environment Variables

- DEBUG: Enable debug logging (set to any value)

  DEBUG=1 node dist/index.js
  
- LLM_GATEWAY_APPROVAL_POLICY: Default approval policy when request does

dsn = "postgresql://user:pw@host/db" # for postgres (interface only — impl not yet shipped)

retentionDays = 30 dedupWindowMs = 3600000 acknowledgeEphemeral = false # required to enable async tools with memory backend


Backends:

- **`sqlite`** (default) — durable, file-backed. Safe for single-instance deployments.
- **`memory`** — in-process Map. Lost on gateway exit. Requires `acknowledgeEphemeral = true` to be loaded. Suitable for tests and ephemeral CI gateways.
- **`postgres`** — interface only, implementation not yet shipped. Selecting this backend throws at startup.
- **`none`** — no store. **`*_request_async`, `llm_job_status`, `llm_job_result`, and `llm_job_cancel` are NOT registered on the gateway.** This is a structural invariant: agents that try to call async tools against a gateway with `backend = "none"` get a clean "tool not found" at connect time instead of silent in-memory loss after the 1-hour TTL. Use `llm_process_health` to inspect the resolved persistence state programmatically.

Legacy environment variables (deprecated; emit a warning at startup):

- `LLM_GATEWAY_LOGS_DB` / `LLM_GATEWAY_JOBS_DB` — `none` selects `backend = "none"`; any other value selects `backend = "sqlite"` with that path.
- `LLM_GATEWAY_JOB_RETENTION_DAYS` — overrides `retentionDays`.
- `LLM_GATEWAY_DEDUP_WINDOW_MS` — overrides `dedupWindowMs`.
- `LLM_GATEWAY_ACKNOWLEDGE_EPHEMERAL` — `1`/`true`/`yes` sets `acknowledgeEphemeral = true`.

##### Per-project isolation

By default, **all gateway data is global per user**, not per project. With no overrides, every Claude Code window — across every repo — spawns its own gateway subprocess but they all read and write the same files:

- `~/.llm-cli-gateway/logs.db` (async jobs + flight recorder)
- `~/.llm-cli-gateway/sessions.json` (CLI sessions)
- `~/.llm-cli-gateway/config.toml` (resolved config)

This is usually what you want — `session_list` from repo A shows sessions from repo B, an async job started in window A can be polled from window B, and the 1-hour dedup window catches re-issues across windows. SQLite WAL mode makes concurrent access from multiple gateway subprocesses safe.

If you instead want **per-project isolation** (e.g. unrelated repos shouldn't share session lists or risk false dedup hits), point each project at its own config file. In `.claude/settings.local.json` for the project:
json { "mcpServers": { "llm-gateway": { "env": { "LLM_GATEWAY_CONFIG": "${workspaceFolder}/.gateway/config.toml" } } } }

…and put a per-project `config.toml` in the repo:
toml [persistence] backend = "sqlite" path = "/srv/repos/.../my-repo/.gateway/logs.db"

Now every gateway subprocess spawned for _this_ repo's Claude Code window reads its own config and writes to its own SQLite file; sessions, jobs, and dedup state are scoped to the repo. Other repos keep using the global default. `llm_process_health.persistence.sources.configFile` lets an agent confirm which config it's actually running under.

###### Agent-executable spec (DAG-TOML)

If you want an LLM agent to perform this setup deterministically — rather than reading the prose above and guessing — copy the following DAG-TOML into the repo (e.g. `docs/planning/per-project-gateway-isolation.toml`) and point your agent at it. The schema is [`agent-assurance`](https://github.com/verivus-oss/agent-assurance/blob/main/SPEC.md) `template_kind = "implementation-dag"`. The agent MUST execute units in layer order, must not skip the verification unit, and must treat any failed gate as blocking.
toml [meta] schema_version = "1.0.0" template_kind = "implementation-dag" docs = "https://github.com/verivus-oss/agent-assurance/blob/main/SPEC.md" confidentiality = "public" title = "Per-project llm-cli-gateway persistence isolation" spec = "https://github.com/verivus-oss/llm-cli-gateway#per-project-isolation" created = "YYYY-MM-DD" total_units = 5 tier1_units = ["U01","U02","U03","U04","U05"] tier2_units = [] tier3_units = []

Workflow Assets

The repo ships agent-ready workflow skills under .agents/skills for async orchestration, session continuity, multi-LLM review, implement-review-fix loops, and secure approval-gated dispatch. Machine-readable DAG-TOML plans live under docs/plans and setup/install-plan.dag.toml for workflows that need deterministic sequencing and verification gates.

The next documentation focus is provider-specific skill and DAG-TOML pairs for each outbound CLI: Claude, Codex, Gemini, Grok, and Mistral Vibe. The implementation plan is tracked in docs/plans/provider-workflow-assets.dag.toml, with each provider asset expected to cover install/login checks, session behavior, approval modes, cache/telemetry surfaces, failure modes, and a smoke-test gate.

[policy.gates] — blocking checks. Any failure stops the workflow.

Session Workflow

// 1. Create a new session
await callTool("session_create", {
  cli: "claude",
  description: "Debugging session",
  setAsActive: true,
});

// 2. Make requests (automatically uses active session)
await callTool("claude_request", {
  prompt: "What's the bug in this code?",
  // sessionId is automatically used
});

// 3. Continue the conversation
await callTool("claude_request", {
  prompt: "Can you explain that fix in more detail?",
  continueSession: true,
});

// 4. List all sessions
await callTool("session_list", { cli: "claude" });

// 5. Switch to a different session
await callTool("session_set_active", {
  cli: "claude",
  sessionId: "some-other-session-id",
});

// 6. Delete when done
await callTool("session_delete", {
  sessionId: "session-id-to-delete",
});
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-10
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

本项目是 llm-cli-gateway 的 README 文件,提供项目概述、功能特性、环境依赖和系统要求等信息。

⚡ 功能介绍

本项目提供多个功能特性,包括多 LL 模型协调、会话管理、工作树管理、令牌优化等。

📋 环境依赖

本项目要求 Node.js 版本 >= 24.4.0,使用 Node 的内置 sqlite 模块进行持久化存储。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装 llm-cli-gateway 可以使用单个二进制文件,支持 Windows、Linux 和 macOS 等操作系统,或者使用 Docker 等容器化方式部署。

🚀 使用教程

使用 llm-cli-gateway 可以通过 npm 或 npx 方式安装和使用,或者直接使用 Docker 等容器化方式部署。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置 llm-cli-gateway 可以通过环境变量、MCP 等方式进行配置,包括设置令牌、工作树等参数。

🔌 API 说明

API/接口说明

🔄 工作流/模块

本项目提供多个工作流和模块,包括会话管理、多 LL 模型协调、令牌优化等功能,支持异步协调和会话续传等特性。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-08

系统MCP器为一个合送用户代球中心系统丁个系统器。很给颗直一个系统器。

📚 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
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
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
部署方案
  • 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
⭐ 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
⚠️ 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

👥 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

请给管一个系统器
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:系统MCP常用器 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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🌐 原始信息
原始名称 llm-cli-gateway
原始描述 开源MCP工具:MCP server providing unified access to Claude Code, Codex, Gemini, Grok and Mist。⭐8 · TypeScript
Topics mcpclaude-codecodexgemini-cligrokllm
GitHub https://github.com/verivus-oss/llm-cli-gateway
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/verivus-oss/llm-cli-gateway 🌐 官方网站  https://llm-cli-gateway.dev

收录时间:2026-06-08 · 更新时间:2026-06-08 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。