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Codex 额度用完?让网页版 ChatGPT 接手你的本地项目

Coding Tools MCP 把你本机的项目变成一个 MCP 工作区:网页版 ChatGPT 通过公网地址连接后,就能直接读写文件、改代码、跑命令和测试、查 Git,像坐在你的电脑前一样开发。Codex 用量见底或排队时,把同一个项目接到 ChatGPT 继续推进;每轮进度都写成项目内的历史会话,回到 Codex 或换个对话都能接着走。任何支持 MCP 的客户端都能连。

  • 本地运行 · 项目不外传
  • 开源 · Apache-2.0
  • 免费
~/my-project — mcp
$ coding-tools-mcp start ./my-project
✓ workspace ready · port 28766
✓ tunnel up · https://mcp.example.dev/mcp
✓ oauth enabled

# 然后,在网页版 ChatGPT 里:
Agent → read_file("src/index.ts")
Agent → apply_patch("fix: null check")
Agent → exec_command("pnpm test")
✓ 42 passed · checkpoint saved

远程

网页版 ChatGPT

公网

公网 /mcp 地址

本机

你的本地项目

代码和执行始终在你自己的机器上,远端客户端只是通过隧道与你对话。

它解决的是什么问题

网页版 ChatGPT 直接开发本机项目

ChatGPT 网页版碰不到你硬盘上的代码,也跑不了你的测试。通过 MCP 连接工作区后,它就能读文件、打 Patch、执行命令、看 Git 状态——不是把代码贴进对话框,而是让它真正在你的机器上开发。

Codex 用量不足时的第二台引擎

Codex 额度见底、任务排队时,把同一个工作区接到 ChatGPT 继续推进。两个客户端连的是同一个项目:改动、测试、Git 状态都在本机,不因为换工具而断档。

进度跟着项目走,不困在聊天窗

每轮任务完成后保存结构化检查点,写在项目自己的 docs/history-session/ 里。新对话先拿有界的当前状态,需要细节时再按关键词检索原始档案。

一个客户端管理多个工作区

每个项目独立配置 MCP 端口、认证方式、公网隧道和子域名;本地 MCP 也可以受控地代理出去,高权限工具可逐项关闭。

权限边界清晰

工作区内可读写执行;工作区外只读;写入、删除、执行一律阻止;.git 与 .github 不会被工具破坏。

连接方式内置,配置一次就够

自带 FRP 与 Cloudflare 隧道管理、Streamable HTTP、OAuth / Bearer 认证和 OpenAPI。ChatGPT 的 MCP 插件、GPT Actions 或其它 MCP 客户端都能接。

四步开始使用

  1. [1/4]

    下载并安装桌面端

    提供 Windows 10/11 x64 安装包与 macOS Apple Silicon 的 dmg。macOS 使用 ad-hoc 签名,首次打开需右键选择「打开」。

  2. [2/4]

    添加项目工作区

    选择项目根目录,设置工作区名称、MCP 端口与认证方式。工作区会长期保存在左侧列表里。

  3. [3/4]

    启动 MCP 与公网隧道

    安装并配置 frpc 或 cloudflared,为工作区填写子域名;启动后客户端给出本地地址、公网 HTTPS 地址与健康检查结果。

  4. [4/4]

    在 ChatGPT 里连接

    开启开发人员模式,新建 MCP 插件并粘贴公网 /mcp 地址,按界面提示完成 OAuth 授权。先用 history_session_bootstrap 恢复上下文。

AI 能调用哪些工具

默认 core 配置提供一组稳定、可组合的开发工具。

文件读取
read_file · list_dir · list_files · search_text · grep_text · view_image
文件修改
apply_patch(事务化应用,单次操作内预检与失败恢复)
命令执行
exec_command · write_stdin · read_output · kill_session
Git
git_status · git_diff · git_log · git_show · git_blame
历史会话
bootstrap · checkpoint · validate · search · read
环境
server_info · check_exec_environment · get_default_cwd · set_default_cwd

界面一览

来自项目文档的真实截图。

工作区总览:同时管理工作区、MCP 服务、连接信息与恢复提示词
工作区总览:同时管理工作区、MCP 服务、连接信息与恢复提示词
连接信息:本地地址、公网地址与 ChatGPT 所需凭据
连接信息:本地地址、公网地址与 ChatGPT 所需凭据
健康检查:逐项确认端点、OAuth 元数据与受保护资源
健康检查:逐项确认端点、OAuth 元数据与受保护资源
隧道配置:FRP 服务器集中保存,各工作区独立子域名
隧道配置:FRP 服务器集中保存,各工作区独立子域名
历史会话:复制到新对话即可恢复项目上下文
历史会话:复制到新对话即可恢复项目上下文
运行日志:确认工具调用是否真正到达服务端
运行日志:确认工具调用是否真正到达服务端

常见问题

收费吗?

免费且开源,采用 Apache-2.0 许可。

需要公网服务器吗?

如果 AI 客户端不在本机,需要一个 HTTPS 入口:可以用内置的 Cloudflare 隧道,或自建 FRP 服务端。同一台机器上的客户端用本地地址即可。

ChatGPT 能连上之后做什么?

和在你的机器上开发一样:读代码、打 Patch、跑命令和测试、看 Git diff 并提交。典型开场是先调 history_session_bootstrap 恢复项目上下文,再让 AI 检查工作区状态。

Codex 额度恢复后怎么切回来?

直接切:Codex 和 ChatGPT 连的是同一个本地工作区,检查点都写在项目里。Codex 恢复后新开对话调用 history_session_bootstrap,就能从 ChatGPT 留下的进度继续。

项目代码始终在你自己的机器上运行,不经过我们的服务器。

Coding Tools MCP 由 ByteZoneX 团队开发,以 Apache-2.0 许可开源。 · ByteZoneX 实验室 →