Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Minion

von apophisssVersion 1.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Apophisss/minion

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Featherweight Linux desktops for AI agents: read the screen as text, click, type, run any app.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add minion -- npx -y minion-desktop mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "minion": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "minion-desktop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "minion": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "minion-desktop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto apophisss bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Minion sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.1) kam vor 22 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv), Node.js, MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

First Sale Scout

von firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Give every AI agent its own computer.

Featherweight Linux desktops (office, dev, research, browser, data, Windows apps) that any agent can use:

Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, VS Code, LangChain, your own code, or a model running on your laptop.

Agents read the screen as text, act in batches or in code, and use any program or website.

English · 简体中文 · 繁體中文 · 한국어 · 日本語 · עברית

Get started

All you need is Docker (or OrbStack or Podman). Then pick one:

1. One click in your AI app:

Claude Code: claude plugin marketplace add apophisss/minion && claude plugin install minion@minion. Any other MCP client: uvx minion-desktop mcp, or npx -y minion-desktop mcp. The buttons, uvx and npx start Minion with uv (npx can use pipx instead); the Claude Desktop extension needs nothing else.

2. One line that installs Minion and connects every AI app on your computer (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf/Devin, Gemini CLI, Codex, LM Studio, Cline, Kiro):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/apophisss/minion/main/install.sh | sh        # macOS, Linux
irm https://raw.githubusercontent.com/apophisss/minion/main/install.ps1 | iex             # Windows

It ends with minion setup, which checks Docker, prepares a desktop and runs minion connect. Run either one again any time.

3. From ChatGPT, Claude.ai or Le Chat in the browser: run minion share and paste the URL it prints into the app's connector settings (how).

Then just ask: *"Create an office desktop, write a one-page brief about our Q3 numbers in Writer and save it as brief.docx."* Every way to install is in docs/install.md.

▶ Watch the one-minute demo : an agent researches a trip on Wikipedia, makes a budget with a chart and writes the plan as a PDF. 12 tool calls and 2,372 tokens of text; the same steps with screenshots would cost about 36,855. Recorded live with python scripts/demo_video.py , which makes the calls an agent would make.


Why Minion

  • 🖥️ Any program, any website. Every desktop is a real Linux computer: browsers, LibreOffice, IDEs, terminals, file dialogs and installers, plus Windows programs through the windows (Wine) profile. Open any app by name and it is installed the first time (open gimp, open vscode, open dbeaver, any Debian package), web apps open in the browser (open gmail), and the first open answers with a few tips for the app. 130+ apps by name.
  • 🧭 Shortcuts through every app. see --menus lists every menu command with its keyboard shortcut, and menu "File > Export as PDF" runs one without opening a menu. path ~/out.pdf fills any Open/Save dialog. Right-click menus show up in see, button:Save picks one kind of control, and a button below the fold is scrolled into view. Any document reads as text (read report.docx, xlsx with formulas, pptx, pdf) and converts in one call (convert report.docx pdf).
  • 🧠 Agents read the screen as text. see turns any window into a list of controls with stable `@ids`, taken from the accessibility tree with OCR as a fallback: @12 button "Save" (210,62). Web pages, editors (with line numbers), terminals, dropdowns with their options, and spreadsheets (row by row: row 2: A2 North · B2 120) all come out as exact text. When pixels matter, screenshots can draw the @ids for you.
  • 🎯 Honest actions. Every action waits for the screen to settle (for web pages to load, and while an app says "Loading…") and reports what happened: windows, a page's alert or prompt, files saved or downloaded, a pop-up that took the click. Text targets must really be on screen: a miss fails with the closest candidates instead of clicking something else. Tested on 93 everyday tasks done by AI agents.
  • 🪙 Built to save tokens. You get diffs instead of re-reads (see(changes=true): about 80 tokens instead of about 900). Code mode runs a 50-step GUI loop in one call, crops and half-size screenshots cut image cost, a compact mode shrinks the tool definitions from about 3,300 tokens to 450, and the Agent Skill costs about 100 tokens until it is used.
  • 🪶 Featherweight. One small container per desktop (Xvfb, a 2-process window manager and taskbar, a small agent), with no VNC and no desktop environment. Desktops are ready in about 1.5 s and use about 60 MB when idle. Idle desktops are frozen automatically (0% CPU) and wake in about 0.2 s.
  • 🔌 Works with every agent. One toolset everywhere: MCP (local or remote), function calling for OpenAI, Anthropic, Gemini and local models, HTTP with OpenAPI, a CLI and an Agent Skill for shell agents, Python and TypeScript SDKs, and native adapters for Claude, OpenAI and Gemini computer use.
  • ⚡ Parallel by design. create count=8 starts a desktop per worker, fork clones one before a risky step, and sessions keep agents apart.
  • 🙋 Humans in the loop. A live view in the browser offers one-click *take control*, moves files both ways (drop them on the screen) and shares the clipboard. Agents can hand off ("please sign in") and wait for *Done*, and a sign-in saved once by hand starts new desktops signed in.
  • 🎞️ Teach once, replay forever. Every action is recorded. Export an HTML timeline or GIF, or turn the session into a Python script that replays it with no model at all.
  • 📦 Zero dependencies. The host side is pure Python standard library. Desktops run in Docker or Podman (macOS, Windows, Linux), or natively on Linux.

A quick tour from the shell

Any agent with a terminal (Claude Code, Codex CLI, Aider, Open Interpreter, Goose) can use the CLI directly, and minion skill --install teaches it how:

minion up research

minion open en.wikipedia.org # waits until the page has loaded minion fill "Search Wikipedia" "Ada Lovelace" && minion key Return minion wait-for "Analytical Engine" # says where it saw the text minion see --full # read the article as text minion select @14 "Title" # pick a dropdown option minion shot -o page.png --marks # a screenshot with @ids drawn on it minion read ~/Downloads/paper.pdf # any document as text: pdf, docx, xlsx, pptx, epub... minion open gimp # any app by name: installed the first time minion menu "File > Export As > Export as PDF..." # any menu command minion path ~/Documents/report.pdf # fill the open Save/Open dialog minion cp :~/Documents/notes.md . # copy files out (and in)

Menus, file dialogs and apps by name: menu "File > Export As > Export Directly as PDF" , path ~/Documents/report.pdf , then open gimp , which installed GIMP in 16 s. Recorded by the flight recorder.

Works with every agent

Your agentConnect with
Claude Desktop/Code, Cursor, VS Code, Codex, Gemini CLI, opencode, OpenClaw, Windsurf/Devin, LM Studio, Kiro, Gooseone click, minion connect, or uvx minion-desktop mcp (install)
Agent frameworks: OpenAI Agents SDK, LangChain/LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, smolagents, Pydantic AI, Google ADK, AutoGenthe same MCP server (verified recipes)
ChatGPT, Claude.ai, Le Chat (web apps)minion share: remote MCP over HTTPS (docs)
Any model with function calling (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, local models via Ollama/vLLM)`Toolkit().definitions("openai" \"anthropic" \"gemini") + Toolkit().run_calls()` (docs)
Anything that speaks HTTP (n8n, Dify, GPT Actions, any language)minion serve → /api/tools/*, /mcp and /openapi.json (docs)
Shell agentsthe minion CLI (docs) and its Agent Skill (minion skill --install)
Python / TypeScript codefrom minion import Desktop (docs) · clients/typescript
Native computer-use modelsClaude toolset (docs) · OpenAI and Gemini computer use (docs)

A complete agent with any OpenAI-compatible model ("anthropic", "gemini" and "openai-responses" work the same way):

from openai import OpenAI

from minion.tools import Toolkit

tk = Toolkit() client = OpenAI() # or OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama") for a

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen