DollhouseMCP

社区

模块化 AI 定制：角色、技能、模板、代理与记忆的开源 MCP 服务器。

分类: 其他第 64 / 230
Stars: ★ 46 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js 20+
凭据: 可选 API Key
许可证: AGPL-3.0
最近提交: 14 天前
工具数: 7

61FMRS · C

一个工程化程度高、安全设计突出的 AI 定制 MCP 服务器：MCP-AQL 的 5 端点设计显著节省 token，服务端 Gatekeeper 与危险区机制提供了客户端之外的权限兜底。亮点是本地优先的元素组合体系与活跃的社区集合；需留意第三方元素审查、Claude Desktop 权限钩子不完整及 AGPL-3.0 合规要求。测试覆盖广（9600+ 测试），跨平台支持完善。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 可靠性 8/20

可靠性

8/20

安全与权限

12/20

维护活跃度

12/20

文档质量

16/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: manifest 格式规范（schema、npm 包、stdio 传输),与 README 描述的 MCP-AQL 5 端点设计逻辑自洽。但本审查仅基于 README 和 manifest 文本，未实际查看 CI 工作流文件或测试代码内容，'9600+ Tests'、SonarCloud 徽章等均为未经验证的自我声明。README 自身也承认高级功能（Gatekeeper 确认流程、代理循环）'已在 Claude Code 上广泛测试'但'尚未在所有平台上严格验证'，说明跨平台行为存在不确定性。按静态评审规则，缺乏可核实的 CI/测试证据，可靠性不应给高分。
安全与权限 12/20: 文档描述了较为细致的权限设计：Gatekeeper 服务端强制策略（deny > confirm > allow）、按端点分级的确认要求（读操作自动批准，删除/执行需每次确认）、输入消毒、路径遍历防护、DOMPurify 等，且明确本地优先、GitHub 同步为可选项，未见强制的不可逆默认操作、无红线证据（无恶意代码、无凭证窃取迹象、无真实密钥示例）。但这些均为 README 自述内容，未能对照实际服务器源码验证 Gatekeeper 是否真正如描述执行，GITHUB_TOKEN 的作用域、存储和使用方式也未详细说明，属未充分核实的风险敞口，故不能给满分。
维护活跃度 12/20: manifest 版本号 2.0.42 及 README 中的 v2.0.0 发布说明、迁移指南、CI 徽章、SonarCloud 质量门禁等显示项目仍在积极迭代，具备贡献指南和社区渠道（Discord、Discussions）。但仓库 Open issues 高达 929，相对于仅 39 颗星的项目规模而言比例异常高，暗示问题积压或分诊能力不足，是维护健康度的明显警示信号，因此扣分。
文档质量 16/20: 文档体系分层清晰：快速开始、公测入门、LLM 速查表、架构文档、安全模型、API 参考、迁移指南、故障排查、环境变量参考一应俱全，且主动披露了权限钩子在不同客户端上的支持差异表格及跨平台功能验证局限，体现了较高的文档诚实度和覆盖面。扣分点在于：文档链接的具体内容本身未被审阅核实，一些关键描述（如 GITHUB_TOKEN 权限范围、具体错误码/限流细节）在 README 摘要层面仍显不足。
安装易用性 13/20: README 提供了多种安装路径（npx 一键 Web 向导、`claude mcp add` 单行命令、桌面扩展 .mcpb 双击安装),并给出环境变量表和多客户端权限钩子兼容性说明，步骤清晰、覆盖主流客户端。但按静态评审规则，未见仓库内可核验的 CI 工作流与覆盖关键路径的测试文件，因此设置分数需封顶（≤15);同时其自述的权限钩子支持在多个平台上仅为'部分原生支持'，存在实际安装后功能不完整的可能性，故未给满 15 分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-07

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选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件执行命令或代码访问网络

适合谁

希望用可组合、可共享元素深度定制 AI 行为的高级用户
关注权限治理与可审计代理执行的安全敏感团队
Claude Code 等支持完整工具调用回传的 MCP 客户端用户

不适合谁

需要由上游产品官方维护的服务器的用户（本项目为社区独立项目）
主要依赖 Claude Desktop 原生权限钩子流程的用户（该版本无原生支持）
希望零配置、无需了解元素与权限模型即可获得完整体验的初学者

所需权限

读写 ~/.dollhouse/portfolio/ 中的本地 Markdown/YAML 元素文件
可选使用 GITHUB_TOKEN 进行 GitHub 组合同步与社区提交
写/删/执行类 MCP-AQL 操作默认需逐次确认（可在策略允许时自动批准）
代理执行可能触发文件删除、外部 API 调用、系统命令等高风险操作，受危险区拦截与自主性评估约束

风险与副作用

激活的元素会即时改变 AI 可用工具与权限，误激活限制性元素会阻塞操作
社区集合中的第三方元素可能包含不当内容或策略，安装前应审查
代理可自主执行多步骤任务，虽有危险区与审计，仍需人工监督
AGPL-3.0 要求网络使用时公开源代码，商用集成需注意合规

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js 20+

GITHUB_TOKEN 可选密钥 GitHub 个人访问令牌，用于 GitHub 同步等操作，可选，在 GitHub 设置中生成。

其他可选配置项（3 个）

MCP_AQL_ENDPOINT_MODE 可选设置 AQL 端点模式（crude 或 single），默认 crude，可减少令牌占用。

MCP_INTERFACE_MODE 可选接口风格：mcpaql（默认）或 discrete（向后兼容 v1 工具名）。

DOLLHOUSE_PORTFOLIO_DIR 可选自定义作品集目录位置，默认 ~/.dollhouse/portfolio/。

1) 交互式安装：运行 npx @dollhousemcp/mcp-server@latest --web，在浏览器向导中一键安装到 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code、Codex、Gemini CLI、Windsurf、Cline 或 LM Studio；2) Claude Code 一条命令：claude mcp add -s user dollhousemcp -- npx -y @dollhousemcp/mcp-server；3) Claude Desktop：下载 .mcpb 桌面扩展并双击安装；4) 也可本地安装 npm install @dollhousemcp/mcp-server 后将客户端指向 dist/index.js。可通过 MCP_AQL_ENDPOINT_MODE、MCP_INTERFACE_MODE、DOLLHOUSE_PORTFOLIO_DIR、GITHUB_TOKEN 等环境变量配置。

.mcp.json

{"mcpServers":{"dollhousemcp":{"command":"npx","args":["-y","@dollhousemcp/mcp-server"]}}}

以 Claude Code 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "dollhousemcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dollhousemcp/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add dollhousemcp -- npx -y @dollhousemcp/mcp-server

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

连接客户端后询问 "What DollhouseMCP tools do you have available?"，应能在工具列表中看到 mcp_aql_read 等 AQL 工具。

常见排障

确认元素位于 DOLLHOUSE_PORTFOLIO_DIR 指定的组合目录且格式正确（YAML frontmatter）
操作被拒绝时检查当前激活元素的 Gatekeeper allow/deny/confirm 策略，deny 无法被客户端覆盖
确认 MCP_AQL_ENDPOINT_MODE 与 MCP_INTERFACE_MODE 设置符合期望的工具暴露方式（crude/single/discrete）
重启后激活状态丢失则检查激活持久化与本地文件写入权限
GitHub 同步失败时检查 GITHUB_TOKEN 权限；更多方案见官方 Troubleshooting 文档

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

列出所有可用的 Dollhouse 人格
激活 Dollhouse 调试侦探人格
创建一个用于撰写博客文章的技能
把我的 Anthropic 智能体技能转换成 Dollhouse 技能

工具能力 7

mcp_aql_read 只读

读取端点：列出、搜索、查看、激活元素及内省操作，自动批准、无副作用。

mcp_aql_create 写入

创建端点：新建元素、从集合安装、添加记忆条目，每会话确认一次。

mcp_aql_update 写入

更新端点：编辑现有元素，每次操作需确认。

mcp_aql_delete 破坏性

删除端点：移除元素、清空条目，每次操作需确认。

mcp_aql_execute 写入

执行端点：运行代理、管理执行生命周期、确认受控操作。

convert_skill_format 写入

在 Dollhouse Skills 与 Claude/Anthropic agent skills 格式之间进行双向无损转换。

open_portfolio_browser 只读

打开内置网页组合浏览器，可视化浏览和管理元素。

使用场景

用自然语言创建并激活角色、技能、模板、代理或记忆来改变 AI 行为

以只读分析角色等元素限制 AI 的操作权限（服务端强制）

运行多步骤 Dollhouse 代理并保留完整审计记录

通过 GitHub 备份组合并在多台机器间同步、向社区贡献元素

用单个组合元素打包多个角色/技能实现一键切换工作模式

支持客户端

Claude Code

Claude Desktop部分支持

Cursor部分支持

VS Code部分支持

Codex部分支持

Gemini CLI部分支持

Windsurf部分支持

Cline部分支持

LM Studio部分支持

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

DollhouseMCP 是一个免费开源的 MCP 服务器，用于通过模块化元素（角色、技能、模板、代理、记忆、组合）动态定制 AI 行为。所有元素以 Markdown/YAML 文件存储在本地组合目录（~/.dollhouse/portfolio/），自带 37 个初始元素，并可选同步到 GitHub 或安装社区集合中的元素。它采用 MCP-AQL 设计，将操作归并为 5 个语义端点（Create/Read/Update/Delete/Execute），并通过服务端 Gatekeeper 强制执行元素级权限策略：即使 MCP 客户端设置为始终允许，deny 规则也无法被绕过。代理执行经过自主性评估、危险区拦截与步骤审计。支持 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Gemini、Codex、VS Code、Windsurf、Cline、LM Studio 等客户端，基于 TypeScript，遵循 AGPL-3.0 许可证。