Power your agent
การติดตั้งจากผู้เผยแพร่ ไม่ใช่เอนด์พอยต์ของ PlugMCP
URL แบบรีโมตหรือคำสั่งบนเครื่องของคุณ? การติดตั้งสองแบบต่างกันอย่างไร
รันบน PlugMCP
A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.
เปิดจากผู้เผยแพร่
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🚀 Beyond Filesystem - Complete AI Development Environment - One MCP Server provides full Agent capability stack: web development, code execution, data processing, image generation. No need for multiple tools, configure once. Perfect support for Dify, FastGPT, Cherry Studio. 文件操作、Python/Node.js 代码执行、Web 应用一键部署（支持泛域名）、Excel 处理、图像生成。开箱即用
🚀 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：
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：
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）
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;
}
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
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ภาพรวม
🚀 Beyond Filesystem - Complete AI Development Environment - One MCP Server provides full Agent capability stack: web development, code execution, data processing, image generation. No need for multiple tools, configure once. Perfect support for Dify, FastGPT, Cherry Studio. 文件操作、Python/Node.js 代码执行、Web 应用一键部署（支持泛域名）、Excel 处理、图像生成。开箱即用
เครื่องมือ
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FAQ
คัดลอกคอนฟิก stdio สำหรับ Cursor, Claude Desktop, Claude Code หรือ VS Code ได้ในหน้านี้ คอนฟิกนี้ใช้การติดตั้งของผู้เผยแพร่ ไม่ใช่พร็อกซีของ PlugMCP
ระเบียนนี้ไม่ได้ระบุตัวแปรสภาพแวดล้อมที่จำเป็น
MCP Workspace Server ทำงานแบบโลคัลผ่าน stdio
ตรวจสอบล่าสุดเมื่อ 2026-11-05 🚀 Beyond Filesystem - Complete AI Development Environment - One MCP Server provides full Agent capability stack: web development, code execution, data processing, image generation. No need for multiple tools, configure once. Perfect support for Dify, FastGPT, Cherry Studio. 文件操作、Python/Node.js 代码执行、Web 应用一键部署（支持泛域名）、Excel 处理、图像生成。开箱即用
