智虾助手 MCP Agent

轻量级 MCP 智能助手

🤖 OpenAI 兼容 🔗 MCP 协议
🖥️ Windows 下载 🍎 macOS 下载 🐧 Linux 下载

一、简介

智虾助手 是一款基于 MCP(Model Context Protocol) 协议的轻量级智能助手。它可以充当你的私人助手, 安装非常简单——一条命令 + 一个配置即可搞定。

小巧轻量
单一可执行文件,无需安装运行时
🤖
任意 OpenAI 格式模型
兼容 DeepSeek、GLM、Qwen 等
🔌
多 MCP Server
内置 skill/ subagent/ filesystem,支持扩展
📡
多渠道接入
飞书 / 微信ClawBot / QQBot 作为终端接入
🌐
网页浏览
通过 Playwright MCP 浏览网页、查天气
💬
定时任务
内置定时器,到点自动提醒,比如「周一至周五上午10点提醒我喝水」

软件截图

智虾助手 图片识别示例
图片识别
智虾助手 - 推送天气示例
推送天气
智虾助手 - 查询新闻示例
查询新闻

二、软件下载

提供各平台预编译二进制,下载后直接运行,无需安装任何依赖。

操作系统 架构 下载链接
Windows x86_64 mcp-agent-windows-amd64.exe
macOS x86_64 (Intel) mcp-agent-darwin-amd64
macOS ARM64 (Apple Silicon) mcp-agent-darwin-arm64
Linux x86_64 mcp-agent-linux-amd64
Linux ARM64 mcp-agent-linux-arm64
Windows 推荐使用 PowerShell 或 Git Bash 运行。macOS / Linux 下载后需执行 chmod +x mcp-agent-* 赋予执行权限。

三、快速开始

1

下载

选择对应平台
的可执行文件

2

配置

创建 mcp-agent.toml
填写 API Key 与模型

3

运行

终端执行一条命令
即可开始对话

编写最小配置文件 mcp-agent.toml,仅启用 web 终端 + time MCP Server, 配合本地 Ollama 模型,几分钟即可跑起来体验。

1. 准备模型服务

最简单的方式是使用本地 Ollama

ollama pull qwen3.5
可使用任何兼容 OpenAI API 的在线服务(DeepSeek、Qwen、GLM 等)。

2. 编写最小配置

在工作目录下创建 mcp-agent.toml

# ===== 最小快速入门配置 =====
[agent]
name        = "my-assistant"
description = "我的私人助手"

[llm]
# 本地 Ollama(默认值,可省略)
base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1"
api_key  = "sk-your-secret-key"
model    = "qwen3.5"
stream   = true

[prompt]
system = """
你是用户的私人助手,请按用户指示进行回复,语言尽可能精简。
"""

# Web 终端:浏览器交互
[[terminals]]
type = "web"
host = "127.0.0.1"
port = 8088

[mcp]
[[mcp.servers]]
name        = "time"
description = "获取当前时间时区,查看设置定时任务等"
endpoint    = "time --with-timer"

3. 启动程序

./mcp-agent --config-file /path/to/mcp-agent.toml

看到类似下面的日志即表示启动成功:

[INFO] Loaded config from: mcp-agent.toml
[INFO] Initializing Findea MCP Agent v1.0.3 ...
[INFO]   API Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
[INFO]   Model: qwen3.5
[INFO]   MCP Servers: time
[OK]   Fetched N tools from 1 MCP servers
[INFO] Terminal: web (http://127.0.0.1:8088)
[INFO] Web terminal listening on http://127.0.0.1:8088

4. 与 Agent 对话

浏览器打开 http://127.0.0.1:8088, 即可与 Agent 对话。试试问它:

上面的配置只用了 time 一个内置 MCP Server。程序还内置了 skillsubagentfilesystemcommandgitnodejs 等 Server,并支持远程 HTTP/SSE Server 与 stdio 子进程。完整能力请继续阅读下文。

四、图形界面配置

如果不想手写 TOML,智虾助手提供了 网页版配置管理界面,浏览器里填表即可创建或更新配置, 同时支持原始 TOML 编辑与语法校验,极大降低入门门槛。

# 启动网页版配置管理界面
./mcp-agent --config-ui

# 指定要管理的配置文件
./mcp-agent --config-ui --config-file /path/to/my-config.toml
启动后浏览器访问控制台输出的地址即可。配置保存后会写入文件,重新运行
./mcp-agent --config-file /path/to/my-config.toml 即可加载新配置。

👉 TOML 配置文件的完整字段说明等技术细节, 请查阅 配置详解

五、MCP Server 模式

除默认的非 MCP 模式外,程序还支持通过 --mcp 参数将自身作为 MCP Server 对外提供服务:

# agent 模式:暴露 chat 工具(stdio)
./mcp-agent --mcp agent --mcp-transport stdio

# agent 模式:暴露 chat 工具(HTTP)
./mcp-agent --mcp agent --mcp-transport http --mcp-address 127.0.0.1:8080

# hub 模式(供其他 MCP 客户端通过标准输入输出调用)
./mcp-agent --mcp hub --mcp-transport stdio

# hub 模式(监听网络端口)
./mcp-agent --mcp hub --mcp-transport http --mcp-address 127.0.0.1:8080
两种 MCP Server 模式均复用同一份 mcp-agent.toml 中的 [mcp][prompt] 配置。