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MCP server · Developer Tools

Aicowork

by · github.com/BrainPicker-L/AICowork

AICowork智能协作助手，帮助用户在办公、学习、创作等多个场景中提高效率。

Unclaimed NOASSERTION last commit 6 months ago devtools
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61Good

Scored yesterday · breakdown

About Aicowork

Aicowork is an MCP server published by BrainPicker-L in the Developer Tools category: aICowork智能协作助手，帮助用户在办公、学习、创作等多个场景中提高效率。. It has been installed 0 times through Conduid.

The repository has 10 stars and 4 forks, with the last commit 6 months ago. Six months or more without a commit doesn't mean the server is broken, but check the open issues (0) before depending on it in production.

Install

Install
npx aicowork

This server has no ConduID identity, so agent calls to it are not receipted. Pin the version you install and review the source before granting it credentials.

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Ask AI about Aicowork

Powered by Claude · Grounded in docs

I know everything about Aicowork. Ask me about installation, configuration, usage, or troubleshooting.

Security checks

  • ·README presentNot checked yet.
  • ·License declaredNot checked yet.
  • ·Tests presentNot checked yet.
  • ·Dependencies pinnedNot checked yet.
  • ·No dynamic code executionNot checked yet.
  • !Scoped permissionsDoesn't declare a permission scope. Assume it can do anything its process can.

Releases

v0.1.0-betav0.1.0-beta

README

DtazziCowork

DtazziCowork Logo License Electron React TypeScript

智能协作助手 - 支持多厂商 AI API、记忆系统和 MCP 协议

功能特性 • 快速开始 • 开发指南 • 文档 • 贡献

📖 简介

DtazziCowork 是一款基于 @qwen-code/sdk 的现代化 AI 桌面应用，旨在为开发者和创作者提供强大的 AI 协作能力。

核心优势

  • 🎯 开箱即用 - 无需复杂配置，快速上手
  • 🔌 多 API 支持 - 支持 OpenAI、Anthropic、Qwen 等多家 AI 服务商
  • 🧠 智能记忆 - 基于 Memvid 的向量记忆系统，让 AI 记住上下文
  • 🛠️ MCP 协议 - 支持 Model Context Protocol，可扩展工具和服务
  • 🎨 现代化 UI - 基于 React 19 和 Tailwind CSS 4 的流畅界面
  • 🌍 国际化 - 支持中英文切换
  • 🔒 隐私安全 - 数据本地存储，保护用户隐私

✨ 功能特性

🤖 AI 对话

  • 流式响应 - 实时显示 AI 回复，提供流畅的对话体验
  • 多模型支持 - 支持 GPT-4、Claude 3.5、Qwen 等主流模型
  • 会话管理 - 多会话并行，历史记录持久化
  • 权限控制 - 精细化的文件操作权限管理

🧠 记忆系统

  • 向量存储 - 基于 Memvid SDK 的高效向量数据库
  • 上下文记忆 - 自动记录和检索相关对话历史
  • 智能召回 - 根据当前对话智能检索相关记忆

🔧 扩展能力

  • MCP 服务器 - 支持自定义 MCP 服务器集成
  • 技能系统 - 可扩展的技能插件机制
  • 斜杠命令 - 快捷命令支持（开发中）

🎨 用户体验

  • 响应式设计 - 适配不同屏幕尺寸
  • 暗色模式 - 保护眼睛的暗色主题
  • 快捷键 - 提高操作效率的键盘快捷键
  • 状态指示 - 实时显示会话状态和响应进度

🚀 快速开始

系统要求

  • 操作系统: macOS 10.15+, Windows 10+, Linux
  • Node.js: 18.0 或更高版本
  • 包管理器: pnpm (推荐) 或 npm

安装

方式一：下载预编译版本（推荐）

前往 Releases 页面下载适合你系统的安装包：

  • macOS: DtazziCowork-{version}-mac-arm64.dmg (Apple Silicon) 或 DtazziCowork-{version}-mac-x64.dmg (Intel)
  • Windows: DtazziCowork-{version}-win-x64.exe
  • Linux: DtazziCowork-{version}-linux-x64.AppImage

方式二：从源码构建

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/BrainPicker-L/DtazziCowork.git
cd DtazziCowork

# 2. 安装依赖
pnpm install

# 3. 启动开发模式
pnpm dev

# 4. 或构建生产版本
pnpm build
pnpm dist

配置 API

首次启动时，应用会引导你配置 AI API：

  1. 点击右上角的设置图标
  2. 选择 API 提供商（OpenAI / Anthropic / Qwen）
  3. 填入 API Key 和配置信息
  4. 保存并开始使用

支持的 API 格式：

# OpenAI 格式
API Key: sk-xxx
Base URL: https://api.openai.com/v1
Model: gpt-4

# Anthropic 格式
Auth Token: sk-ant-xxx
Base URL: https://api.anthropic.com
Model: claude-3-5-sonnet-20241022

# Qwen 格式
API Key: sk-xxx
Base URL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Model: qwen-max

🛠️ 开发指南

技术栈

前端层:
├─ React 19.2.3          # UI 框架（并发渲染）
├─ TypeScript 5.9        # 类型安全
├─ Tailwind CSS 4.1      # 原子化 CSS
├─ Zustand 5.0          # 状态管理
└─ i18next 25.7         # 国际化

桌面层:
├─ Electron 39.2.7      # 跨平台桌面框架
├─ Vite 7.3             # 构建工具
└─ electron-builder     # 打包工具

AI 层:
├─ @qwen-code/sdk 0.1.3 # AI 对话核心
├─ @memvid/sdk 2.0.120  # 向量记忆存储
└─ @modelcontextprotocol/sdk # MCP 协议支持

项目结构

DtazziCowork/
├─ src/
│  ├─ electron/              # Electron 主进程
│  │  ├─ main.ts            # 应用入口
│  │  ├─ ipc-handlers.ts    # IPC 通信处理
│  │  ├─ libs/              # 核心库
│  │  ├─ managers/          # 管理器
│  │  ├─ services/          # 服务层
│  │  ├─ storage/           # 存储层
│  │  └─ utils/             # 工具函数
│  ├─ ui/                   # React 渲染进程
│  │  ├─ App.tsx           # 应用根组件
│  │  ├─ pages/            # 页面组件
│  │  ├─ components/       # UI 组件
│  │  ├─ store/            # Zustand 状态
│  │  └─ i18n/             # 国际化配置
│  ├─ shared/              # 共享代码
│  └─ types/               # TypeScript 类型定义
├─ docs/                   # 文档
├─ tests/                  # 测试文件
└─ package.json

开发命令

# 开发模式（同时启动 Vite 和 Electron）
pnpm dev

# 仅启动 Vite 开发服务器
pnpm dev:vite

# 仅启动 Electron
pnpm dev:electron

# 运行测试
pnpm test

# 运行测试（监听模式）
pnpm test:watch

# 代码检查
pnpm lint

# 构建生产版本
pnpm build

# 打包应用
pnpm dist

# 平台特定打包
pnpm dist:mac-arm64   # macOS Apple Silicon
pnpm dist:mac-x64     # macOS Intel
pnpm dist:win         # Windows
pnpm dist:linux       # Linux

添加 MCP 服务器

  1. 在设置页面点击"MCP 服务器"
  2. 点击"添加服务器"
  3. 填写服务器配置： 
    {
  "command": "node",
  "args": ["/path/to/server.js"],
  "env": {
    "API_KEY": "your-key"
  }
}
  4. 保存并启用

开发技能插件

技能系统允许你扩展 AI 的能力。参考 docs/开发者文档.md 了解详细的技能开发指南。

📚 文档

🤝 贡献

我们欢迎所有形式的贡献！

如何贡献

  1. Fork 本仓库
  2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 开启一个 Pull Request

开发规范

  • 遵循 TypeScript 和 ESLint 规范
  • 编写清晰的提交信息
  • 为新功能添加测试
  • 更新相关文档

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

🙏 致谢

📞 联系方式

⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 Star！

Made with ❤️ by BrainPicker-L

README mirrored from the source repository yesterday. The original is authoritative.

Questions

About Aicowork

How do I install Aicowork?

Run npx aicowork, then add the server to your MCP client's configuration. Conduid has recorded 0 installs, so the command is known to work with current clients.

Is Aicowork safe to use with an AI agent?

Its trust score is 61 out of 100 (good). It passes 0 of 1 static security checks; the failures are listed above. It has no ConduID identity yet, so agent calls to it are not receipted.

Is Aicowork still maintained?

The last commit was 6 months ago, with 0 open issues. That's long enough that you should check whether the maintainer is responding to issues before depending on it.