Agentdock

AgentDock

让 AI 的双手，真正触达你的每一台设备。

打开网页版 ChatGPT，即可管理多台电脑与服务器：在真实设备上写代码、改配置、跑命令与部署，执行发生在你的机器上，不消耗Codex额度。

AgentDock是面向 AI Agent 的独立工具运行层，为本地电脑、远程服务器与容器环境提供统一、安全、可控的文件、命令、Git、Skill、MCP、浏览器自动化和任务执行能力。配置多台 AgentDock，还能跨设备协同，把原本要在多机之间来回切换的工作，收敛到一次对话里完成。

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[](https://github.com/uvwt/agentdock/actions/workflows/ci.yml) [](https://github.com/uvwt/agentdock/releases) [](https://hub.docker.com/r/agentdockio/agentdock) [](https://github.com/uvwt/agentdock/pkgs/container/agentdock) [](./LICENSE)

AgentDock 是什么

AgentDock 是一个面向 AI Agent 的独立工具运行层。

它将设备上的文件系统、命令执行、Git、Skill、动态 MCP、浏览器自动化和可恢复任务封装为统一的 MCP 能力，让网页版 ChatGPT、Claude、Codex 等支持 MCP 的客户端，以一致的方式操作本地电脑、远程服务器和容器环境。

除了类似 Codex 的项目开发与设备操作能力之外，你还可以在多台机器上分别部署 AgentDock，在同一个 AI 对话中同时接入，实现跨设备控制。

AgentDock 不提供聊天界面，也不负责模型推理。它专注于解决一件事：

> 让 AI Agent 在明确的权限边界内操作真实环境，并返回结构化、可追踪、可验证的执行结果。

              ChatGPT / Claude / Codex
                        │
                        │ MCP（可接入多台）
          ┌─────────────┼─────────────┐
          ▼             ▼             ▼
   ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐
   │ AgentDock │ │ AgentDock │ │ AgentDock │
   │  本机电脑  │ │  内网机器  │ │  云服务器  │
   └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘
         │             │             │
         ▼             ▼             ▼
   文件·命令·Git  穿透客户端等   转发·反代·部署

你可以用 AgentDock 做什么

• 用网页版 ChatGPT 直接管理多台电脑与服务器，无需分别 SSH 登录来回操作
• 在真实设备上写代码、改项目、跑测试并操作 Git，执行发生在本机或服务器，不依赖专用编程 Agent 额度
• 让 AI 管理 VPS、Docker 服务、反向代理和部署配置
• 让 AI 检查日志、进程、端口和真实运行状态
• 让 AI 操作登录后的网页与 macOS 桌面应用
• 配置多台 AgentDock，在一次对话中完成跨设备协同任务
• 通过 Skill 和动态 MCP 扩展外部能力
• 保存长时间任务的执行状态，并在中断后继续
• 用同一套工具模型连接 macOS、Linux、Windows 与容器环境

典型场景：跨设备完成内网穿透

例如你有一台位于内网中的电脑。要让外部访问它，通常需要：

1. 本地电脑：启动并检查穿透客户端
2. 服务器：配置转发、端口、域名和反向代理

过去需要分别登录两台设备来回操作。现在只需打开一个 ChatGPT 网页，把两台机器上的 AgentDock 都接入对话，即可让 AI 同时操作电脑和服务器，完成整套流程。

这类能力可以继续扩展到更多实际场景：多机部署、本地开发联调公网服务、跨环境排障、批量配置与状态巡检等。

为什么使用 AgentDock

| 能力 | 说明 | | --- | --- | | 网页即可操控设备 | 通过 MCP 接入 ChatGPT 等客户端，在对话中操作真实电脑与服务器 | | 多机协同 | 配置多台 AgentDock，在同一对话中跨设备执行任务 | | 统一工具入口 | 通过一个 MCP 服务提供文件、命令、Git、Skill、任务和浏览器等能力 | | 本地与远程一致 | 同一套工具模型可运行在 macOS、Linux、Windows、VPS 和 Docker 环境 | | 执行不占编程额度 | 写代码、跑命令、改配置发生在你的设备上，不依赖专用编程 Agent 额度 | | 明确执行边界 | 对路径、权限、超时、输出长度和敏感信息进行约束 | | 结构化执行结果 | 区分工具调用状态、命令退出状态、标准输出和错误信息 | | 可扩展运行时 | 支持独立 Skill 和动态 MCP Server，无需将所有能力写入核心程序 | | 可恢复任务 | 支持任务步骤、检查点、阻塞、恢复、最终审查和完成条件 | | 面向正式部署 | 提供 Docker、systemd、macOS 和 Windows 安装方式，并持续发布正式镜像 |

快速开始

普通用户不需要下载源码、安装 Go 或自行构建镜像。

完整安装入口：安装 AgentDock

Docker 部署

正式镜像同步发布到 GitHub Container Registry 和 Docker Hub。Release 附带的 Compose 文件默认使用 GHCR，正式镜像以非 root 用户运行。

mkdir agentdock
cd agentdock

curl -fL \
  https://github.com/uvwt/agentdock/releases/latest/download/docker-compose.yml \
  -o docker-compose.yml

export AGENTDOCK_AUTH_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"

docker compose pull
docker compose up -d

查看运行状态：

docker compose ps
docker compose logs -f

默认 MCP 地址：

http://127.0.0.1:18766/mcp

停止服务：

docker compose down

完整配置、数据持久化和客户端接入方式见 Docker 快速部署。

接入 AI 客户端

AgentDock 通过 MCP Streamable HTTP 提供工具能力。下面是一个通用配置示例，具体字段格式取决于所使用的 AI 客户端：

{
  "mcpServers": {
    "agentdock": {
      "url": "http://127.0.0.1:18766/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer "
      }
    }
  }
}

如果 AgentDock 仅监听本机回环地址并明确关闭认证，可以不发送 Authorization 请求头。对局域网或公网开放时，必须启用认证，并配置 HTTPS 和网络访问控制。

平台安装

| 平台 | 文档 | | --- | --- | | Docker | Docker 快速部署 | | Linux | Linux 自动安装 | | Linux / VPS | systemd 部署 | | macOS | macOS 安装 | | Windows | Windows 原生安装 |

每个平台文档均包含安装命令、启动检查、MCP 地址和认证方式。浏览器自动化、macOS 桌面操作、Windows / WSL、反向代理和数据迁移等内容位于对应进阶文档。

版本更新

正式 Release 二进制支持直接查看版本和更新：

agentdock --version
agentdock update

agentdock update 会下载匹配当前平台的最新 Release，校验 SHA-256 并验证新二进制，然后备份和替换当前版本。检测到 LaunchAgent、systemd、Windows Service 或 Windows 用户启动项时，会自动重启并验证新版本；失败时恢复旧版本。开发构建不能通过该命令更新。

核心能力

文件与命令

• UTF-8 文本读取、搜索、目录遍历和结构化修改
• 原子文件写入、路径边界和私密目录保护
• 有超时和输出边界的命令执行
• 标准输出、标准错误和退出码分离
• 长时间命令会话、PTY、会话观察、输入和停止
• 输出截断和敏感信息脱敏
• macOS、Linux、Windows 与 WSL 支持

Git 与 GitHub

• 仓库状态、差异和提交记录读取
• 分支、提交、拉取和推送
• GitHub 仓库访问检查
• 修改前状态检查和修改后差异验证

Skill 与动态 MCP

• Skill 包校验、安装、激活和回滚
• 稳定版、开发版、Canary 和固定版本通道
• Skill 独立环境变量与运行环境
• 动态 MCP Server 注册、启停、刷新和移除
• Streamable HTTP 与 stdio 传输
• 工具搜索、Schema 检查和受控调用
• MCP Server 之间的配置隔离

浏览器与桌面自动化

• 浏览器会话启动、关闭和清理
• 页面跳转、点击、输入、选择和等待
• 页面文本、可交互元素、错误和网络响应检查
• 登录状态、持久化浏览器 Profile 和截图
• macOS 系统 Chrome 与桌面自动化支持

可恢复任务

• 持久化任务状态
• 明确的目标、步骤和完成条件
• 分阶段检查点
• 阻塞原因记录和中断恢复
• 最终审查与完成验证
• 可复用工作流模板

Recall 与 NexusDock 集成

AgentDock 可以选择接入 NexusDock，为多个设备和 Agent 提供中心化能力：

• 长期项目记忆
• 运行手册和经验记录
• 工作流模板
• 私密笔记
• 多设备状态协同

NexusDock 属于可选集成。未配置时，AgentDock 的基础文件、命令、Git、Skill、MCP、浏览器和任务能力仍可独立运行。

使用 OAuth 接入 ChatGPT

ChatGPT 通过自定义 MCP 插件访问公网 AgentDock 时，推荐启用 OAuth。AgentDock 支持 Authorization Code、PKCE S256、动态客户端注册和 Refresh Token，ChatGPT 可以自动完成客户端注册，不需要手动创建 Client ID 或 Client Secret。

服务端至少配置：

AGENTDOCK_OAUTH_ENABLED=true
AGENTDOCK_SERVER_URL=https://agentdock.example.com
AGENTDOCK_OAUTH_PASSWORD=
AGENTDOCK_OAUTH_TOKEN_SECRET=

然后进入 ChatGPT 的 设置 > 插件 > 高级设置，开启开发人员模式并创建插件，MCP Server URL 填写：

https://agentdock.example.com/mcp

保存插件后，浏览器会打开 AgentDock 授权页。确认请求来自刚刚创建的 ChatGPT 插件，输入 AGENTDOCK_OAUTH_PASSWORD 并完成授权，再通过一次 server_info 或其他只读工具调用验证连接。

公网入口必须使用 HTTPS，AGENTDOCK_SERVER_URL 只填写 Origin，不附加 /mcp。完整步骤、端点验证和常见问题见 ChatGPT 接入教程。

镜像版本

| 镜像标签 | 用途 | | --- | --- | | latest / ` | 正式运行镜像，不包含 Go 编译工具链 | | dev-latest / dev- | 开发镜像，包含 Go、C 和 C++ 构建工具链 | | browser-latest / browser-` | 浏览器自动化镜像，包含 Chromium 运行环境 |

正式镜像同步发布到：

ghcr.io/uvwt/agentdock
agentdockio/agentdock

正式环境建议固定具体版本，不要长期直接依赖 latest：

services:
  agentdock:
    image: ghcr.io/uvwt/agentdock:

运行目录

| 路径 | 用途 | | --- | --- | | ~/AgentDock | 相对文件操作的默认工作目录 | | ~/.agentdock | AgentDock 状态、配置、会话和扩展数据 |

Docker 部署默认使用 named volume 保存持久化数据，以减少 Linux bind mount 的 UID 和 GID 冲突。需要让 AgentDock 访问宿主机目录时，应显式挂载所需路径，不要直接挂载整个根目录。

端口说明

| 运行方式 | 默认地址 | | --- | --- | | Docker 发布配置 | http://127.0.0.1:18766/mcp | | 源码开发模式 | http://127.0.0.1:8765/mcp |

端口可以通过配置调整，客户端应以实际部署配置为准。

安全模型

AgentDock 会直接操作宿主机或容器内的真实资源，应将其视为基础设施服务进行部署和授权。

网络安全

• 仅监听回环地址时，可以根据实际需求关闭认证
• 监听非回环地址时，必须启用 Bearer Token 或 OAuth
• 对公网提供服务时，必须配置 HTTPS
• 推荐配合防火墙、反向代理和网络访问控制
• 不要直接将未认证的 MCP 服务暴露到公网

权限边界

• 使用独立系统用户运行 AgentDock
• 只授予完成实际任务所需的文件权限
• Docker 中只挂载需要访问的目录
• 不授予不必要的 root、Docker Socket 或宿主机权限
• Skill 与动态 MCP 的敏感变量使用独立环境存储

执行验证

• 命令退出状态与工具调用状态分离
• 文件修改后检查真实差异
• 部署后验证进程、端口、日志和服务响应
• 长任务设置明确的完成条件
• 不仅根据“命令已执行”判断任务成功

从源码运行

本节面向 AgentDock 贡献者和需要调试运行时的开发者。

git clone https://github.com/uvwt/agentdock.git
cd agentdock

make check
make run

源码开发模式默认监听：

http://127.0.0.1:8765/mcp

开发与贡献

提交代码前运行完整检查：

make check

项目使用 GitHub Actions 持续执行测试、静态检查、构建和发布验证。

用户文档独立维护在 uvwt/agentdock-docs。修改用户可见行为、配置参数、安装方式或工具 Schema 时，应同步更新对应文档。

提交问题或功能建议请使用 GitHub Issues。

项目边界

AgentDock 是工具运行层，不是完整的 AI 应用平台。

它不包含聊天界面、大模型推理服务、模型账号或 API 额度，也不会绕过认证或系统安全控制。AgentDock 可以被 ChatGPT、Claude、Codex 或其他支持 MCP 的 Agent 客户端调用，实际接入方式取决于客户端对 MCP 传输和认证配置的支持。

相关链接

• 在线文档
• 文档源码
• GitHub Releases
• GitHub Container Registry
• Docker Hub
• Linux Do

License

Apache License 2.0. See [LICENSE](./LICENSE).

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: uvwt
• Source: uvwt/agentdock
• License: Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.