Bash Agent 命令执行智能体。
- 🤖 智能命令执行：基于 LLM 理解自然语言指令并生成相应的Shell命令
- 🔒 安全防护：内置多重安全机制，防止危险命令执行
- 📁 隔离工作环境：所有命令在指定的工作目录中执行，避免系统文件被误操作
- ⚡ 交互式体验：支持 REPL 模式和单次命令执行
- 🛡️ 命令确认：可配置执行前确认机制，防止意外操作
- 📊 详细反馈：提供命令执行结果、错误信息和退出码
- 🌐 跨平台支持：自动识别操作系统（macOS/Linux/Windows），根据平台执行相应的命令
- 🔌 MCP 集成：支持连接 Model Context Protocol (MCP) 服务器，扩展工具能力
- 💰 Token 统计：实时统计 API 调用次数、Token 消耗和预估成本
- 🗜️ 智能消息压缩：自动检测上下文长度，超出限制时使用大模型总结压缩历史消息
- 阻止经典自毁命令（如
rm -rf /） - 拦截系统级危险操作（如
sudo、mkfs、shutdown等） - 防止访问系统敏感目录（如
/etc、/root）
- 限制命令执行在指定的工作目录内
- 阻止绝对路径访问
- 防止路径遍历攻击（
../等）
- 默认 30 秒命令执行超时
- 可自定义超时时间
- 防止长时间运行的命令阻塞系统
- Python 3.8+
- OpenAI API Key
pip install -r requirements.txt- 复制环境变量模板：
cp .env.example .env- 编辑
.env文件，配置以下变量：
# OpenAI API 密钥（必需）
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# OpenAI 模型名称（可选，默认为 gpt-4o-mini）
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
# 模型温度参数（可选，默认为 0.2）
MODEL_TEMPERATURE=0.2
# 工作目录（可选，默认为 ./work）
WORK_DIR=./work
# 执行前确认（可选，默认为 yes）
CONFIRM_BEFORE_EXEC=yes
# MCP 配置文件路径（可选，默认为 ./mcp_config.json）
MCP_CONFIG_PATH=./mcp_config.json
# 最大上下文 Token 数（可选，默认为 120000）
# 当消息超出此限制时，将自动压缩历史消息
MAX_CONTEXT_TOKENS=120000
# 保留最近的消息数（可选，默认为 10）
# 压缩时会保留最近的这么多条消息不被压缩
KEEP_RECENT_MESSAGES=10python main.py启动后会进入交互式命令行界面：
Bash Agent. Type your goal or `exit` to quit.
You> 创建一个名为 test.txt 的文件，内容为 "Hello World"
python main.py "列出当前目录下的所有文件"You> /helpYou> 创建一个名为 hello.py 的 Python 文件，内容包含一个简单的 hello world 函数You> /statsYou> /clearYou> /compress即使未超出限制，也可以手动触发消息压缩，节省 Token 和成本。
Bash Agent 现在支持 Model Context Protocol (MCP)，可以同时连接多个 MCP 服务器并使用它们提供的工具。
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，允许 AI 应用程序与外部工具和数据源进行标准化集成。通过 MCP，Bash Agent 可以：
- 同时连接多个 MCP 服务器
- 使用服务器提供的工具（如数据库查询、API 调用、文件操作等）
- 扩展 Agent 的能力，无需修改核心代码
- 使用 MCP 生态系统中的官方和社区服务器
-
创建配置文件
在项目根目录创建
mcp_config.json文件：{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Desktop", "/Users/username/Downloads" ] }, "sqlite": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-sqlite", "/path/to/database.db" ] }, "chrome-devtools": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-chrome-devtools" ] } }, "enabled_servers": [ "filesystem", "chrome-devtools" ] }配置说明：
- 可以配置多个 MCP 服务器
- 每个服务器需要指定
command和args - 支持 Node.js (
npx) 和 Python (python) 服务器 - 可选配置
env环境变量 - 可选
enabled_servers数组：如果提供，则只加载列表中的服务器。这样可以保留所有服务器配置，但选择性地启用/禁用它们，无需删除配置。如果省略或为null，则加载mcpServers中的所有服务器。
-
启动 Bash Agent
配置后启动 Bash Agent，它会自动连接到所有配置的 MCP 服务器：
python main.py
如果连接成功，你会看到：
📡 正在连接 2 个 MCP 服务器... ✅ 已连接到 MCP 服务器 'filesystem' 工具: ['read_file', 'write_file', 'list_directory'] ✅ 已连接到 MCP 服务器 'sqlite' 工具: ['query', 'execute'] ✨ 成功连接 2/2 个 MCP 服务器
┌─────────────────┐
│ Bash Agent │
│ (OpenAI LLM) │
└────────┬────────┘
│
┌────┴────┐
│ │
▼ ▼
┌────────┐ ┌──────────────┐
│ bash │ │ MCP Client │
│ exec │ │ │
└────────┘ └──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ MCP Server │
│ │
│ - Tool 1 │
│ - Tool 2 │
│ - Tool N │
└──────────────┘
bash-agent/
├── main.py # 程序入口
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── agent.py # 主 Agent 类
│ ├── config.py # 环境与配置加载
│ ├── security.py # 命令安全校验
│ ├── message_manager.py # 消息管理与压缩
│ ├── tool_handler.py # 工具调用调度
│ ├── mcp_client.py # MCP 客户端集成
│ └── cli.py # 终端交互与提示
├── requirements.txt # Python 依赖
├── prompts/ # 提示词目录
│ ├── system.md # 主系统提示词
│ └── summary.md # 消息总结提示词
├── work/ # 工作目录（隔离环境）
└── README.md # 项目说明
本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。
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