AI导哈

OpenCode MCP执行服务

一个MCP桥接服务，让AI客户端能够远程调用OpenCode执行代码修改、命令运行和测试，实现AI驱动的开发自动化。

  • by Dirichelet
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Dirichelet/remote-opencode-mcp

使用说明

Remote OpenCode MCP

让 AI（如 Claude Desktop、Cursor）能真正动手干活：改代码、跑命令、跑测试。

原理：AI 负责思考和规划，本项目的 bridge 把任务传给本机的 OpenCode 执行，再把结果带回来。

启动

需要先装好 uv 和 OpenCode。

uv sync
uv run opencode-mcp

就这一条命令：bridge 启动时会自动拉起 opencode 后端，退出时自动回收。

指定 AI 干活的项目

AI 默认在你启动命令时所在的目录工作。想固定操作某个项目，在 AI 客户端配置里加一个环境变量即可（见下一节）：

"env": { "OPENCODE_WORKSPACE": "/absolute/path/to/your-project" }

接入 AI 客户端

bridge 没有界面，需要在 AI 客户端的 MCP 设置里添加一次（以 Claude Desktop 为例）：

{
  "mcpServers": {
    "opencode-executor": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/remote-opencode-mcp", "run", "opencode-mcp"],
      "env": { "OPENCODE_WORKSPACE": "/absolute/path/to/your-project" }
    }
  }
}

保存并重启客户端即可。之后正常对话就行，比如对 AI 说"帮我在项目里加个 README"，它会自动通过 bridge 调用 OpenCode 完成并汇报结果。

停止

在运行 bridge 的终端按 Ctrl+C。

License

MIT

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