让 ChatGPT 网页端使用你的本机开发能力：文件操作、Shell、持久进程、Skills 和可插拔 MCP Server。
本机主动通过 WebSocket 连接 Cloudflare Worker，由 Worker 负责认证与请求中继，无需公网 IP 或开放入站端口。
需要 Node.js 22+。
npm install -g @daodao97/localmcp
localmcp首次运行会自动创建 ~/.localmcp/ 配置、向默认公共 Worker 注册独立设备，并在后台启动 Agent。连接成功后会输出完整 MCP URL，关闭终端不会停止服务。
在 ChatGPT 中添加 MCP 连接，服务器 URL 填入输出的完整地址，身份验证选择 None。
完整 MCP URL 包含访问凭证，请勿公开分享或提交到 Git。
localmcp # 启动后台服务，重复执行会复用已有进程
localmcp status # 查看状态、MCP URL 和日志路径
localmcp stop # 停止后台服务
localmcp reload # 校验并重新加载配置
localmcp agent # 前台运行，便于调试日志位于 ~/.localmcp/agent.log。也支持 localmcp stdio，或通过 LOCALMCP_TOKEN=<至少32字符的密钥> localmcp http 启动本地 HTTP 服务。
将中继部署到自己的 Cloudflare 账号，再让本机 LocalMCP 连接它。需要 Cloudflare 和 GitHub 账号。
点击按钮，按提示登录、连接 GitHub 并创建仓库，然后点击 Deploy。Cloudflare 会根据仓库配置部署 Worker 和 SQLite Durable Object，无需手动创建数据库或填写密钥。按钮流程见 Cloudflare 官方说明。
部署成功后，在 Worker 的 Settings → Domains & Routes 中复制 workers.dev 地址，例如 https://localmcp-relay.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev。
也可以通过命令行部署
git clone https://github.com/daodao97/localmcp.git
cd localmcp
npm ci
npx wrangler login
npm run worker:deploy复制命令输出中的 Worker 地址，然后继续下面的连接步骤。
安装 LocalMCP，并用你的 Worker 地址启动：
npm install -g @daodao97/localmcp
LOCALMCP_WORKER_URL=https://localmcp-relay.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev localmcp首次连接会自动注册设备，将地址和凭证保存到 ~/.localmcp/worker.json；之后直接运行 localmcp 即可，无需再设置环境变量，也无需运行 worker:setup 或 worker:secrets。
如果已经连接过公共 Worker 或其他 Worker，先停止服务并备份旧凭证，再执行上面的启动命令。仅修改环境变量不会重新注册设备：
localmcp stop
mv ~/.localmcp/worker.json ~/.localmcp/worker.json.backup-$(date +%Y%m%d%H%M%S)
LOCALMCP_WORKER_URL=https://localmcp-relay.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev localmcp-
运行
localmcp status，复制输出的完整 MCP URL（包含/mcp/<设备ID>/<密钥>）。 -
在 ChatGPT 网页端 打开开发者模式, 点我打开
-
在 ChatGPT 网页端 新建插件, 点我打开
-
在对话中 @LocalMCP 开始使用
curl https://localmcp-relay.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/healthz
# 预期：{"ok":true,"service":"localmcp-relay","registration":true}npm ci
npm run check
npm test
npm run build编辑 ~/.localmcp/localmcp.json 后会自动热更新，无需手动 reload；通过 LOCALMCP_CONFIG 指定的配置文件同样支持。内容稳定约一秒后生效，支持编辑器原子保存。以下示例配置工作区并开启 Shell：
{
"workspaces": {
"project": "/Users/me/code/project"
},
"defaultWorkspace": "project",
"features": {
"files": true,
"shell": true,
"processes": true
},
"skills": {
"dir": "skills",
"enabled": ["local-development"]
},
"mcpServers": {}
}- 多工作区：在
workspaces中添加路径，调用工具时用workspace选择；省略时使用默认工作区。 - Skills：将操作说明放入
~/.localmcp/skills/<名称>/SKILL.md，并在skills.enabled中启用。 - MCP 扩展：在
mcpServers中配置标准 MCP Server，例如下方的 Computer Use 服务；通过固定入口发现和调用工具，不再注册computer_*顶层工具。
{
"mcpServers": {
"computer": {
"enabled": true,
"command": "cua-driver",
"args": ["mcp"]
}
}
}外部 MCP 使用三个固定工具：
| 工具 | 用途 |
|---|---|
list_mcp_servers |
列出已加载的 MCP 服务 |
list_mcp_tools |
按 server 查询当前工具说明、参数 schema 和注解 |
call_mcp_tool |
传入 server、原始 tool 名称和 arguments 执行调用 |
例如先调用 list_mcp_tools({"server":"computer"})，确认参数后调用 call_mcp_tool({"server":"computer","tool":"list_apps","arguments":{}})。服务端按子工具的 schema 校验参数，保留图片、结构化结果和错误状态。统一调用入口按可能执行写操作、命令及网络访问标注，不承诺只读。
修改配置中的 MCP 或 Skill 设置后，等待自动热更新，再通过 list_mcp_servers / list_mcp_tools 或 list_skills / read_skill 发现新能力，对外工具列表保持不变。已加载 MCP 的工具变化可以直接重新调用 list_mcp_tools 获取。
热更新先校验配置并准备新的 MCP 服务，成功后再切换；JSON 错误、工作区路径无效、配置文件暂时消失或 MCP 启动失败时保留旧配置，原因写入服务日志。自动热更新不重启 Agent，不改变公网 URL，也不会中断正在执行的工具调用或清理已有持久进程。关闭 Shell/Processes 只限制后续调用，不会自动终止已启动进程。
仅监听主配置文件的内容变化；单独修改 SKILL.md 或 Worker 地址/凭证不会触发热更新。技能文件修改后仍可在外部终端运行 localmcp reload；手动 reload 会重启内部服务，不能通过 LocalMCP 自己的 run_command 同步执行。Worker 连接配置修改后需重启 Agent。
从旧版迁移：首次升级到固定入口后，客户端需要刷新一次工具列表并新建会话；旧的 <server>_<tool> 调用不再支持。已有 ~/.localmcp/skills/ 不会随 npm 升级自动覆盖，请同步更新其中引用旧工具名的技能说明。内置 Files/Shell/Processes 开关仍会改变顶层工具列表。
完整配置示例见 localmcp.example.json。可通过 LOCALMCP_CONFIG 指定其他配置文件。
MIT