kimi-bridge
An MCP server that enables WorkBuddy to invoke the kimi-code CLI locally via MCP protocol, allowing remote task execution through QQ messages.
README
WorkBuddy Kimi Bridge
让 WorkBuddy 通过 MCP 协议 调用本地 kimi-code CLI,实现远程通过 QQ 消息控制本地 AI 执行任务。
架构:bridge-core (gRPC) → bridge-api (HTTP) → bridge-mcp-server (MCP) → WorkBuddy
✨ 功能特性
- 三层架构:gRPC 核心调度 + HTTP API 层 + MCP 协议适配
- 真实调度器:直接 spawn
kimi-code子进程,捕获 stdout 输出 - MCP 原生接入:WorkBuddy 自动发现 7 个工具,零配置调用
- 事件流驱动:全局事件队列,任务状态实时同步
- 跨平台:支持 Windows(自动检测 Git Bash)
🏗️ 架构
┌─────────────┐ QQ 消息 ┌──────────────┐
│ 用户手机 │ ───────────────→ │ WorkBuddy │
└─────────────┘ └──────┬───────┘
│ MCP Streamable HTTP
↓
┌─────────────────────┐
│ bridge-mcp-server │ port 9001
│ (MCP 协议适配) │
└──────────┬──────────┘
│ HTTP REST
↓
┌─────────────────────┐
│ bridge-api │ port 8742
│ (HTTP API 层) │
└──────────┬──────────┘
│ gRPC
↓
┌─────────────────────┐
│ bridge-core │ port 50051
│ (进程调度核心) │
└──────────┬──────────┘
│ subprocess
↓
┌─────────────────────┐
│ kimi-code CLI │
│ (本地 AI 执行) │
└─────────────────────┘
🚀 快速开始
前置要求
- Python 3.12+
- kimi-code CLI 已安装并登录
- Git for Windows(bridge-core 自动检测路径)
安装依赖
pip install -r requirements.txt
启动服务
# PowerShell
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
.\start-all.ps1
三个服务将依次启动:
| 服务 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|
| bridge-core | 50051 | gRPC 核心调度 |
| bridge-api | 8742 | HTTP API |
| bridge-mcp-server | 9001 | MCP 服务器 |
WorkBuddy 配置
编辑文件:
C:\Users\<你的用户名>\.workbuddy\connectors\<connector-id>\mcp.json
添加配置:
{
"mcpServers": {
"kimi-bridge": {
"type": "streamable-http",
"url": "http://127.0.0.1:9001/mcp",
"timeout": 300000
}
}
}
注意:修改后需重启 WorkBuddy 生效。
💬 使用示例
在 QQ 给 WorkBuddy 发消息:
"用 kimi 帮我写一个 Python 快速排序,保存到
C:/Users/lenovo/Documents/quicksort.py"
WorkBuddy 会自动:
- 识别需求,调用 MCP
run_task - bridge 创建任务 → 启动 kimi 子进程
- kimi 执行代码生成和文件写入
- 返回结果到 QQ
⚠️ 重要提示
文件操作必须使用绝对路径,因为 kimi-code CLI 不会自动使用子进程的工作目录。
✅ 正确:C:/Users/lenovo/Documents/project/hello.py
❌ 错误:./hello.py
📁 项目结构
.
├── bridge-core/ # gRPC 核心调度器
│ ├── server.py # 真实子进程调度(spawn kimi CLI)
│ ├── proto/bridge.proto # gRPC 协议定义
│ └── generated/ # 生成的 pb 文件
├── bridge_api/ # HTTP API 层(FastAPI)
│ ├── main.py # FastAPI 应用入口
│ ├── api/ # REST 路由
│ ├── services/ # 业务逻辑(task_service, event_processor)
│ ├── storage/ # SessionStore(内存 + 持久化)
│ └── core_client/ # gRPC 客户端
├── bridge-mcp-server.py # MCP 服务器(FastMCP)
├── bridge-gateway/ # Next.js Web 网关(可选)
├── tests/ # pytest 测试套件
├── dev_files/ # 设计文档与交付总结
├── docs/ # 使用说明与配置指南
├── start-all.ps1 # 一键启动脚本
└── requirements.txt # Python 依赖
🛠️ MCP 工具列表
| 工具 | 说明 |
|---|---|
create_task |
创建任务,返回 session_id |
get_task_status |
查询任务状态 |
get_task_logs |
查询任务输出日志 |
list_tasks |
列出所有任务 |
stop_task |
停止任务 |
approve_task |
审批等待中的工具调用 |
run_task |
创建任务并阻塞轮询直到完成(最常用) |
📄 文档
- 交付总结 — 完整的问题排查与修复记录
- 使用说明 — 启动与调用示例
- WorkBuddy 配置 — MCP 接入详细步骤
📜 License
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
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graphlit-mcp-server
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一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。