检查
通过只读 MCP 工具查看健康、就绪、工作流、知识和 Workforce 状态。
开源 / 终端优先
Unified AI System
把自然语言整理成结构化任务，再通过一个可治理的自托管 AI 网关 连接 Codex、Cursor 或 Cline。
docker run --rm ghcr.io/happy520ai/unified-ai-system/ai-gateway-service:0.7.0 pnpm --silent gateway demo "帮我为团队设计一个小型 API" --enhance --profile coding --json
当前为加固后的 Public Preview。首次验证只使用 Fake Provider； 生产部署仍需要独立环境证据。
0首次验证所需账号
12可治理的 MCP 工具
2CPU 架构镜像
Apache-2.0开源许可
粗略请求 / 明确执行
看清网关为普通自然语言补充了什么。
原始输入不会被隐藏或替换。本地确定性引擎只补充执行要求、输出约束、 澄清策略和完成标准，全程不调用 Provider。
- 引擎
- local-deterministic
- Provider 调用
- 无
- 原始请求
- 完整保留
结构化提示词
正在载入本地引擎
正在载入确定性增强引擎...
值得补充的问题
正在载入本地引擎，任何输入都不会离开当前页面。
一个运行时 / 三种客户端
在智能体工作的地方接入网关。
以下方式都会启动同一个已发布、无需凭据的 MCP 容器，不需要克隆仓库。
直接连接 MCP
Codex
注册已发布的 stdio Server，重启 Codex，然后通过 /mcp 检查连接。
codex mcp add unified-ai-system -- docker run --rm -i ghcr.io/happy520ai/unified-ai-system/mcp-server:0.7.0
生成本地配置
Cursor
生成本地 Cursor MCP 配置，不写入任何 Provider 凭据。
pnpm dlx add-mcp@2.0.0 "docker run --rm -i ghcr.io/happy520ai/unified-ai-system/mcp-server:0.7.0" --name unified-ai-system -a cursor -y
直接安装 MCP
Cline
通过 Cline CLI 安装同一个 Server，并使用隔离的 stdio 传输。
cline mcp install unified-ai-system --yes --json -- docker run --rm -i ghcr.io/happy520ai/unified-ai-system/mcp-server:0.7.0
网关边界
默认即可验证，关键执行必须明确。
结构化
无需调用 Provider，即可把粗略自然语言整理成明确任务，并完整保留原始需求。
控制
本地 Fake Provider 是无凭据默认值；真实调用需要显式、限定范围的授权。
更小的信任面
在智能体与真实执行之间建立一个边界。
- 客户端Codex / Cursor / Cline
- 协议12 工具 MCP Server
- 网关策略与路由
- 执行默认 Fake
公开证据
验证执行链路，而不是相信口号。
源码、Registry 元数据、容器和检查结果都公开，可独立核验。
公开工程预览