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🚀 Beyond Filesystem - Complete AI Development Environment - One MCP Server provides full Agent capability stack: web de
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🚀 只需一个 MCP,就能实现你的完整 Agent 能力!
超越文件系统的 AI 开发环境 - 让 AI 像 Claude Code 一样进行完整的 Web 开发、数据处理和代码执行
💡 核心价值:无需集成多个 MCP 工具,一个 MCP 服务器即可提供文件操作、代码执行、Web 部署、数据处理、图像生成等完整的 Agent 能力。开箱即用,一站式解决方案。
一个功能强大的 MCP (Model Context Protocol) 服务器,不仅提供安全的文件系统操作,更是一个完整的 AI 开发工作空间。支持代码执行、Web 应用一键部署、泛域名访问、Excel 处理、图像生成等企业级能力。
传统方案:需要集成多个 MCP 工具才能实现完整功能
我们的方案:只需一个 MCP,所有能力开箱即用
我们提供的是完整的 AI 开发工作空间,能力远超传统文件系统服务器:
*.your-domain.com 泛域名,每个会话自动获得独立子域名访问| 传统方案 | 我们的方案 |
|---|---|
| 需要 5+ 个 MCP 工具 | 只需 1 个 MCP |
| 配置复杂,需要逐个集成 | 开箱即用,一键配置 |
| 功能分散,难以统一管理 | 功能集中,统一管理 |
| 安全策略不统一 | 统一安全策略 |
| 维护成本高 | 维护简单 |
一句话总结:一个 MCP 服务器 = 完整的 Agent 能力栈 🚀
场景 1:AI 驱动的 Web 开发
AI 创建完整的前端应用 → 一键部署 → 获得独立域名访问
例如:https://user123_chat456.your-domain.com
场景 2:数据分析与可视化
读取 Excel → 数据处理 → 生成图表 → 创建报告 → 部署展示页面
场景 3:代码开发与测试
编写 Python 脚本 → 执行测试 → 修复 Bug → 部署 API 服务
每个用户/会话拥有独立的虚拟工作空间,完全隔离,互不干扰。
工作目录命名规则:
| X-User-ID | X-Chat-ID | 工作目录 |
|---|---|---|
user123 | chat456 | user_data/user123_chat456/ |
user123 | (空) | user_data/user123/ |
| (空) | chat456 | user_data/chat456/ |
| (空) | (空) | 使用默认全局模式 |
通过 HTTP 请求头传递身份标识:
X-User-ID: 用户唯一标识(可选)X-Chat-ID: 会话唯一标识(可选)LLM 视角完全虚拟化:AI 模型看到的是一个干净的虚拟文件系统,以 / 为根目录。
LLM 看到的路径 实际物理路径
─────────────────────────────────────────────────────────
/ → /server/user_data/user123_chat456/
/todo.txt → /server/user_data/user123_chat456/todo.txt
/docs/readme.md → /server/user_data/user123_chat456/docs/readme.md
优势:
内置多层安全机制,防止路径遍历攻击:
攻击尝试 结果
─────────────────────────────────────────────────
/../../../etc/passwd ❌ 被阻止
../../../etc/passwd ❌ 被阻止
/foo/../../../etc/passwd ❌ 被阻止
/foo/bar/../../.. ❌ 被阻止
安全机制:
Path.resolve() 解析所有 .. 和符号链接allowed_dirs 内支持 Server-Sent Events (SSE) 传输,适配各类 AI 平台:
客户端 服务器
│ │
│──── GET /sse ──────────────────────▶│ 建立 SSE 连接
│◀─── SSE: endpoint=/messages?sid=xxx │ 返回消息端点
│ │
│──── POST /messages?session_id=xxx ─▶│ 发送工具调用
│◀─── SSE: message (响应) ───────────│ 接收结果
一键部署 Web 应用:
preview_frontend 工具一键部署泛域名部署(生产环境):
{
"preview": {
"wildcard_domain": "*.proxy.your-domain.com",
"use_tls": true
}
}
配置后,每个会话自动获得独立子域名:
user123_chat456.proxy.your-domain.comuser789_chat012.proxy.your-domain.com优势:
| 工具 | 功能 | 亮点 |
|---|---|---|
fs_write | 创建 Web 文件(HTML/CSS/JS) | 自动识别格式,支持完整前端项目 |
preview_frontend | 一键部署静态前端 | 支持泛域名,自动生成独立子域名 |
exec | 执行 Python/Node.js 代码 | 沙盒环境,支持实时调试 |
generate_image | 生成图表和流程图 | Mermaid、数据可视化、HTML 渲染 |
| 工具 | 功能 |
|---|---|
fs_read | 读取文件(支持批量、Excel、行范围) |
fs_write | 创建/覆盖文件(自动识别格式) |
fs_ops | 文件系统操作(list/mkdir/move/info/delete) |
fs_replace | 基于 SEARCH/REPLACE 精确编辑文件 |
fs_search | 搜索文件(glob=按文件名,content=按内容正则) |
| 工具 | 功能 |
|---|---|
fs_read | 读取 Excel 文件(支持 sheet、range 参数) |
fs_write | 创建/覆盖 Excel 文件(自动识别格式) |
excel_edit | 编辑 Excel(批量更新单元格、格式化) |
list_excel_templates | 列出可用 Excel 模板 |
create_excel_from_template | 从模板创建 Excel 文件 |
| 工具 | 功能 | 配置项 |
|---|---|---|
kb_search | 企业知识库 glob 搜索 | kb.enabled=true |
kb_read | 读取知识库文件(返回 Markdown) | kb.enabled=true |
crawl_url | 抓取网页并返回 Markdown | web_crawl.enabled=true |
web_search | 联网搜索 | web_search.enabled=true |
我们是强大的 All-in-One MCP Server,只需一次配置,即可为你的 AI 平台提供完整的 Agent 能力:
无需集成多个 MCP 工具,一个 MCP Server 即可满足所有需求!
我们与主流 AI 平台完美集成,配置简单,开箱即用:
进入 Dify 工作流配置
配置 MCP Server 连接
SSE 地址: http://your-server:8000/sse
设置请求头(多租户隔离)
X-User-ID: {{user_id}}
X-Chat-ID: {{conversation_id}}
完成! 现在你的 Dify Agent 拥有完整的文件操作、代码执行、Web 部署等能力。
进入 FastGPT 知识库/应用配置
配置连接信息
MCP Server URL: http://your-server:8000/sse
配置用户标识(可选,用于多租户隔离)
自定义 Header:
X-User-ID: {{userId}}
X-Chat-ID: {{chatId}}
启用工具:所有工具自动可用,无需逐个配置!
进入 Cherry Studio 设置
配置连接
{
"name": "MCP Workspace Server",
"transport": "sse",
"url": "http://your-server:8000/sse"
}
设置会话标识(多租户支持)
| 传统方案 | 使用我们的 All-in-One MCP |
|---|---|
| 需要配置 5+ 个不同的 MCP 工具 | 只需配置 1 个 MCP Server |
| 每个工具需要单独连接和认证 | 一次配置,全部启用 |
| 工具之间功能分散,难以统一管理 | 功能集中,统一管理 |
| 不同工具的安全策略不一致 | 统一安全策略,全面保护 |
| 维护多个服务的成本高 | 维护简单,一个服务搞定 |
配置完成后,你的 AI Agent 立即拥有:
一个 MCP Server = 完整的 Agent 能力栈 🚀
# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd mcp-filesystem
# 首次部署:构建镜像并启动
docker-compose up -d --build
> 如果无法使用docker镜像源,可以先执行 export DOCKER_BUILDKIT=0
# 更新代码后重启生效
git pull && docker-compose restart
# 查看日志
docker-compose logs -f
# 仅当依赖变化时需要重新构建
docker-compose up -d --build
💡 镜像包含运行环境,代码通过 volume 挂载,更新代码只需
git pull && docker-compose restart
⚠️ 重要说明:本项目运行环境高度依赖 Docker 基础镜像,包含完整的 Python 3.12、Node.js 20 运行环境以及所有系统依赖(如 Tesseract OCR、图像处理库等)。强烈建议使用 Docker 方式部署,不推荐本地 Python 直接运行。如需本地开发,请确保已安装所有系统依赖。
📖 详细集成说明:请查看上方的 🔌 与 AI 平台集成 章节,包含 Dify、FastGPT、Cherry Studio 的完整配置步骤。
快速连接信息:
http://your-server:8000/sseX-User-ID: {{userId}} 或固定用户IDX-Chat-ID: {{chatId}} 或固定会话IDClaude Desktop(STDIO 模式):
编辑配置文件:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"mcp-workspace": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-filesystem",
"run",
"run_server.py",
"/path/to/allowed/dir1",
"/path/to/allowed/dir2"
]
}
}
}
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 平台 (Dify / FastGPT / Cherry Studio) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
│ SSE + HTTP POST
│ Headers: X-User-ID, X-Chat-ID
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Workspace Server (All-in-One) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 会话管理 & 身份识别 │ │
│ │ (user_id + chat_id → workspace_name) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 虚拟路径转换层 │ │
│ │ /todo.txt → /user_data/xxx/todo.txt │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 路径安全验证 │ │
│ │ PathValidator + 路径遍历防护 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 文件操作执行 │ │
│ │ FileOperations / AdvancedFileOperations │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 物理文件系统 │
│ user_data/ │
│ ├── user1_chat1/ │
│ │ ├── todo.txt │
│ │ └── docs/ │
│ ├── user1_chat2/ │
│ └── user2_chat1/ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
提供 HTTP 接口用于监控、调试和运维。
Admin API 需要 Bearer Token 认证。首先配置 config.json:
# 复制示例配置文件
cp config.example.json config.json
# 编辑配置,设置你的管理员密钥
vim config.json
{
"admin_token": "your-secret-admin-token-here"
}
所有 Admin API 请求必须携带 Authorization 头:
curl -H "Authorization: Bearer your-secret-admin-token-here" \
http://localhost:8000/admin/stats
⚠️ 安全提示:
config.json已添加到.gitignore,请勿将其提交到版本库。
GET /admin/stats
Authorization: Bearer <admin_token>
响应示例:
{
"success": true,
"user_data_dir": "/path/to/user_data",
"total_workspaces": 15,
"unique_users": 8,
"total_size_bytes": 1048576,
"total_size_human": "1.00 MB",
"active_sessions": 3
}
GET /admin/workspaces
GET /admin/workspaces?user_id=user123
Authorization: Bearer <admin_token>
GET /admin/workspace/{workspace_id}
GET /admin/workspace/{workspace_id}/tree?max_depth=5
Authorization: Bearer <admin_token>
DELETE /admin/workspace/{workspace_id}?confirm=yes
Authorization: Bearer <admin_token>
⚠️ 警告:此操作不可逆!必须添加 ?confirm=yes 参数才能执行删除。
为用户提供无需管理员 Token 的工作空间目录树查询。
GET /api/workspace/tree?user_id={user_id}&chat_id={chat_id}&max_depth=5
Authorization 头user_id + chat_id 组合的工作空间config.json/config.example.json 新增 excel 段落,用于设置最大文件大小、默认读取行数、支持格式与公式检测开关。excel.templates_file 默认指向 excel_templates/templates.json,模板源文件放在 excel_templates/,对外只暴露 title/desc,create_excel_from_template 会自动避开重名。首次使用时,请从 templates_example.json 复制创建 templates.json,并根据实际情况配置模板路径。MCP_EXCEL_MAX_ROWS、MCP_EXCEL_MAX_SIZE_MB。docs/EXCEL_TOOLS.md。config.json 中新增 mcp 段落,可配置 transport(默认 sse)、host(默认 0.0.0.0)、port(默认 18089)。--transport/--host/--port 优先级高于配置文件。config.json 新增 admin_web 段落(enabled 默认 false,password 默认 123456)。开启后访问 http://<host>:<port>/admin,输入密码可查看 user_data 下文件树并预览文本/Markdown/CSV。步骤 1:创建前端项目
Tool: fs_write
Arguments: {
"path": "/index.html",
"content": "<!DOCTYPE html>..."
}
步骤 2:一键部署
Tool: preview_frontend
Arguments: {
"entry_file": "index.html"
}
返回结果:
{
"success": true,
"url": "https://user123_chat456.proxy.your-domain.com/index.html",
"subdomain": "user123_chat456"
}
步骤 3:访问部署的应用
Tool: fs_read
Arguments: {
"path": "/file.txt",
"line_range": "100:150" # 读取第100-150行
}
Tool: fs_read
Arguments: {
"path": ["/file1.txt", "/file2.json", "/data.xlsx"]
}
Tool: fs_search
Arguments: {
"search_type": "content", # glob=按文件名, content=按内容
"pattern": "function\\s+\\w+\\(",
"context_lines": 2 # 返回匹配行前后2行上下文
}
Tool: fs_replace
Arguments: {
"path": "/config.py",
"diff": "------- SEARCH\nDEBUG = True\n========\nDEBUG = False\n+++++++ REPLACE"
}
Tool: exec
Arguments: {
"code": "print('Hello, World!')"
}
Tool: exec
Arguments: {
"file": "/script.py",
"args": ["--verbose", "input.txt"]
}
Tool: fs_read
Arguments: {
"path": "/data.xlsx",
"sheet": "Sheet1", # 可选,指定工作表
"range": "A1:D100" # 可选,指定读取范围
}
Tool: fs_write
Arguments: {
"path": "/output.xlsx",
"content": [
["Name", "Age", "City"],
["Alice", 30, "Beijing"],
["Bob", 25, "Shanghai"]
]
}
Tool: excel_edit
Arguments: {
"path": "/data.xlsx",
"edit_type": "cells",
"sheet": "Sheet1",
"updates": [
{"cell": "A1", "value": "Updated Value"}
]
}
Tool: generate_image
Arguments: {
"mermaid_code": "flowchart TD\nA[开始] --> B[处理] --> C[结束]"
}
或使用 HTML 渲染复杂图表:
Tool: generate_image
Arguments: {
"html_code": "<html><body><h1>数据可视化</h1>...</body></html>"
}
生产环境部署
数据隔离
X-User-ID 和 X-Chat-ID 由可信来源生成Admin API 保护
location /admin/ {
allow 10.0.0.0/8;
deny all;
proxy_pass http://localhost:8000;
}
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
MCP_WORKSPACES_DIR | 用户工作空间根目录 | 项目目录/user_data |
MCP_ALLOWED_DIRS | 允许访问的目录列表(全局模式) | 当前工作目录 |
FASTMCP_PORT | 服务器端口 | 8000 |
欢迎提交 Issue 和 Pull Request!
Run Claude Code as an MCP server so any agent can delegate coding tasks to it
Browser automation using accessibility snapshots instead of screenshots
MCP server integration for DaVinci Resolve Studio
A Jetbrains IDE IntelliJ plugin aimed to provide coding agents the ability to leverage intelliJ's indexing of the codeba