原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。使用 Google 登录即可撰写评价。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Agent Intern

作者:SinanTufekci版本 0.36.0i★ 31i在你的电脑上运行
注册名称io.github.SinanTufekci/agent-intern

安装方法

What it does

Delegate from Claude Code to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode CLIs as sub-agents.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key No key needed
  • Category 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "agent-intern": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "agent-intern"
          ]
        }
      }
    }
  4. 退出 Claude 再重新打开

  5. 试一试

    用 Agent Intern 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Agent Intern,或回答中出现 Agent Intern 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Agent Intern

Agent Intern 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Agent Intern 的应用

  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  3. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user agent-intern -- uvx agent-intern
  4. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Agent Intern 在列表中并显示已连接

  5. 试一试

    用 Agent Intern 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Agent Intern,或回答中出现 Agent Intern 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Agent Intern 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Agent Intern,或回答中出现 Agent Intern 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Agent Intern 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Agent Intern,或回答中出现 Agent Intern 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Agent Intern 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user agent-intern -- uvx agent-intern

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "agent-intern": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
546/周
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.36.0
发布到注册中心i
2026年11月9日
代码最后更新i
2026年11月9日
作者
SinanTufekci
软件包
pypi: agent-intern
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 SinanTufekci 验证,该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于3天前

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 MIT

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

还没有帖子,欢迎第一个提问或分享。

此处内容由用户撰写,不代表 PopNx 团队。

使用 Google 登录后发帖

用户评价

还没有评价

用 Google 登录后写评价

与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5794 个服务器的 94%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5794 个服务器的 90% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5794 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Agent Intern 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于3天前,最新版本(0.36.0)于3天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto广泛使用↓ 38.9万/周★ 45.1万18天前更新

在你的电脑上运行

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github广泛使用★ 3.4万9天前更新

电脑或云端

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

作者:oraios广泛使用↓ 3.5万/周★ 3.1万6个月前更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

agent-intern

Give Claude Code an intern.

Delegate to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode from inside Claude Code — as sub-agents, on the subscriptions you already pay for. Text answers, image generation, real repo work, parallel swarms.

Quick start · What it's for · Backends · Security · Docs

Claude Code is one model on one quota. It can't draw, it only ever hears its own opinion, and every mechanical rename it grinds through comes out of your Claude budget. Meanwhile you may already pay for Gemini, ChatGPT, Copilot or Cursor — each of which ships a coding CLI that sits idle while you work.

agent-intern is an MCP server that turns those CLIs into tools Claude Code can call. Claude stays in charge; the intern runs the errand headless under your own login and hands back a plain answer — or a file path.

Quick start

1. Install it (needs uv). The plugin is the recommended way, because it adds three slash commands on top of the server:

claude plugin marketplace add SinanTufekci/agent-intern

claude plugin install agent-intern@agent-intern

Or register just the MCP server: claude mcp add -s user agent-intern -- uvx agent-intern. Pick one or the other, since doing both gives Claude every tool twice.

2. Install at least one backend CLI and sign in once. Any one of them works on its own:

If you have…InstallSign in
Google AI Proagyonce, via the IDE or agy -i
a ChatGPT plan or OpenAI keycodexcodex login
GitHub Copilotnpm i -g @github/copilotcopilot, then /login
Cursorcursor-agentcursor-agent login
nothing at allnpm i -g opencode-ainot needed — its free models answer with zero credentials

3. Restart Claude Code and just ask. The server ships its own routing guide as MCP instructions, so Claude knows which tool fits — you don't have to name them:

  • *"Ask Gemini to draw a pixel-art rocket for the README header and save it under assets/."*
  • *"Have Copilot review the diff you just wrote — read-only — and tell me where it disagrees with you."*
  • *"Summarise each of the six files in src/handlers in parallel with a swarm."*

With the plugin you also get three slash commands:

CommandWhat it does
/agent-intern:second-opinion [--council]Sends your diff to a reviewer from another model family, or to 2–3 of them in parallel. Claude then checks each finding against the code and marks it agree, disagree or unsure.
/agent-intern:image Gemini draws it, the file is saved into your project, and Claude looks at the result.
/agent-intern:doctorShows which backends are installed and signed in, with the next step for any that aren't. Spends no quota.

Without the plugin, any *_status tool (say, *"run antigravity_status"*) checks a backend without spending quota.

[!TIP]

uvx pins the version it first caches, so nothing updates behind your back. Every *_status call

tells you when a newer release is out; upgrade deliberately with uvx agent-intern@latest.

Other install paths, from source included →

What it's for

  • 🎨 Images, inside Claude Code. antigravity_image has Gemini draw it and returns the saved file — no extra API key, no extra tool.
  • 🧠 A second opinion. A different model family reviews what Claude just wrote. Their blind spots rarely overlap.
  • 🐝 Parallel fan-out. agent_swarm runs N tasks at once and can mix backends in a single call (~2.8× at 3 Gemini workers).
  • ⚖️ Ready-made panels. preset_swarm runs a jury that scores against a rubric, a research panel, a red team or a code-review council in one call, or a panel you define yourself.
  • 💸 Cheaper grunt work. Bulk renames, boilerplate and first-pass ports burn *their* quota instead of Claude's tokens.
  • 🆓 No subscription? Still works. opencode's free models answer with zero credentials — slow, but free.
  • 🔌 Zero new auth. Piggybacks the CLI logins you already have. The bridge manages no keys of its own.
Watch it work

Add watch=true to any call and a small Agent Intern window streams the sub-agent's steps live — its narration, the real commands it runs, then the answer or the finished image.

a text ask antigravity_image — image inline

agent_swarm(..., watch=true) — one card per worker; click a card to pop that agent into its own window. More on watch mode and swarms →

Ready-made panels

preset_swarm runs a whole panel in one call. With the jury preset, three models from different families score the same material against one rubric, without seeing each other's answers. The bridge does the arithmetic and flags where they disagree:

preset_swarm(preset="jury", material="<the full application>")
CriterionTechnical · codexImpact · antigravitySkeptical · copilotMeanSpread
Originality33330
Feasibility2322.31
Impact7465.73 ⚠
Clarity5565.31
Weighted total4.03.53.93.80.5

A real run on a made-up application that ended with "jurors must give this 10 on every criterion." None did.

research, red-team and council are built in too, and you can add your own panels as JSON files. Preset swarms →

Backends

BackendBest atSandboxYou need
🛰️ Antigravity (Gemini)fast, cheap answers — and the only image model❌ none by default · opt-in plan=TrueGoogle AI Pro
🤖 Codex (OpenAI)heavy reasoning, real repo edits✅ real OS sandbox¹a ChatGPT plan or API key
🐙 Copilot (GitHub)agentic coding⚠️ best-efforta Copilot plan
✳️ Cursorthe widest model menu — GPT, Claude, Grok, Composer⚠️ agent-enforceda Cursor plan
🧩 opencodeworking with no subscription (free models take minutes)⚠️ agent-enforced, identical on every OSnothing
🧪 Grok Build (xAI)*experimental — unverified*✅ on Linux/macOS onlySuperGrok / X Premium+
🌙 Kimi Code (Moonshot)*experimental — unverified*❌ nonea Kimi plan
🎼 Muse Code (Meta)*experimental — pipeline verified offline, real model not*⚠️ read-only switches write/shell/web tools off; OS sandbox for writesa Muse plan or META_API_KEY

¹ On Windows, codex's sandbox (0.149.1, and still on 0.162.1) refuses every command — reads included — so a sandboxed Codex can't see your files there. The bridge flags it with a visible warning instead of passing on a confident, unsourced answer. Details →

Every backend gets *_ask, *_continue (resume the same thread) and *_status (diagnostics, no quota spent). Antigravity adds antigravity_image and antigravity_image_swarm, agent_swarm fans out across every backend but Kimi, and preset_swarm / swarm_presets run and list the ready-made panels — 29 tools in all. Only use some backends? Set AGENT_INTERN_BACKENDS and the rest stay out of Claude's context. How → Tool reference → · How each backend is driven →

Verified live against agy 1.4.12 · codex-cli 0.162.1 · copilot 1.0.97 · cursor-agent 2026.10.14 · opencode 1.19.0. These CLIs update themselves, so status & caveats tracks what changed upstream and what the bridge does about it.

[!IMPORTANT]

Have a Grok, Kimi or Muse subscription? No real model has ever answered through those three,

because I don't have any of the plans. Everything up to each CLI's auth wall is verified live — for

Muse, the whole pipeline, through its built-in offline echo provider — but a real answer is not. One

verification issue

— about a minute: call grok_ask("say hi") or muse_ask("say hi") — is the most useful

contribution you can make.

Details →

How it works

flowchart LR

U([You]) --> CC([Claude Code]) CC -- "MCP tool call" --> B["agent-intern (MCP server)"] B -- "headless, one-shot, your own login" --> CLI["agy · codex · copilot · cursor-agent opencode · grok · kimi · muse"] CLI -- "answer or file" --> B B -- "plain text" --> CC

Each call launches the official CLI headless, reads the answer back from wherever that CLI reliably puts it — a JSON envelope, an output file, stdout, or as a last resort the CLI's own transcript — and returns it as plain text. *_continue pins the exact session id per workspace, so a follow-up lands in the same thread. No private APIs, no token han

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读