opentokenz/mcpx

解决的问题

MCPX 为本地开发环境提供了一个安全、可审计且持久的网关（MCP Runtime）。它允许 ChatGPT、Claude、Cursor 和 Grok 等 AI 客户端与本地工作区、源代码、终端以及外部 MCP 服务器交互，而无需牺牲安全性，也不会在不同客户端连接之间丢失会话状态。

工作原理

MCPX 作为 AI 客户端与本地机器之间的中间件。它使用 Streamable HTTP 传输，向模型暴露一组核心和辅助工具。关键机制包括：

• 远程会话：使用 SQLite 持久化存储的 remote_session_id，在不同客户端连接之间维持状态（角色、权限、任务和计划）。
• 工作区管理：用户将本地项目目录注册为工作区，运行时将其绑定到特定会话。
• 受控访问：对命令和文件实施严格的访问策略（允许/确认/拒绝），并对删除文件等破坏性操作采用两阶段“准备并提交”流程（文件先移至系统回收站，而非永久删除）。
• 工具编排：提供统一接口用于读取文件（带 SHA-256 校验和以确保一致性）、通过精确替换编辑文件、执行终端命令以及管理长时间运行的任务。
• 扩展集成：管理本地“技能”和上游 MCP 服务器，内部处理其版本和模式，确保模型始终使用正确版本。

适用人群

希望让 AI 代理深入、安全地访问本地代码库和系统工具，同时保留完整审计日志，并能在不同 AI 界面间恢复会话的开发者。

主要亮点

• 持久状态：远程会话允许模型使用一致的会话 ID 在不同客户端间恢复工作。
• 安全优先：细粒度命令策略和文件删除的强制两阶段确认流程。
• 可审计性：所有工具调用、终端任务和文件编辑均被记录，并可通过本地套接字或 observe 工具观察。
• 模型友好协议：文件编辑使用 SHA-256 版本保护，结构化“活动”追踪将意图与执行分离。
• 广泛集成：支持 OAuth 2.1 + PKCE，为 ChatGPT 等基于 Web 的 AI 客户端提供安全远程访问。