强大的大语言模型交互框架，支持多模型实时切换和MCP协议
ActionAI 是一个基于语言大模型的命令行交互框架，支持多种模型切换、MCP协议，提供流畅的交互式聊天体验。通过终端界面，您可以与AI进行自然对话，并通过强大丰富MCP服务端，让AI具备文件读写、网络访问、代码执行等能力。
🔥 自动化能力： 只需简单配置MCP协议，ActionAI即可赋予AI强大的系统操作能力，包括文件管理、应用控制、文档编辑等。AI可以在几乎不需要人类干预的情况下，自动完成复杂任务流程，大幅提升工作效率。
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 🔌 | MCP协议 - 无缝集成外部工具 |
| 🎭 | 多模型 - 动态切换不同大语言模型 |
| 💾 | 会话管理 - 保存、加载和管理对话历史 |
| 📊 | Token计数 - 实时监控使用情况 |
| ⚙️ | 高度可配置 - 灵活调整系统行为 |
| 🤖 | 自动化执行 - 基于MCP服务器，AI可自主完成复杂任务流程 |
下载并运行适合您系统的安装包：
| 操作系统 | 下载链接 |
|---|---|
| Windows | ActionAI |
| macOS | ActionAI |
安装完成后，直接从应用列表启动ActionAI即可开始使用。
如果您希望自定义安装或参与开发，可以通过源码安装：
# 克隆仓库
git clone https://github.com/sylearn/ActionAI.git
cd ActionAI
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境
cp .env.template .env
# 启动
python ActionAI.py通过简单的MCP配置，ActionAI可以实现以下自动化任务：
- 文档处理：自动整理、分析和生成各类文档
- 代码开发：从需求分析到编码实现，全流程AI辅助
- 数据分析：自动收集、清洗、分析数据并生成报告
- 系统管理：执行系统维护、文件管理等操作
- 内容创作：自动撰写文章、生成图表、制作演示文稿
只需一句简单的指令，AI就能自主完成一系列复杂操作，无需人工干预每一步骤。
以下是一个完整的自动化工作流程示例，展示ActionAI如何通过简单指令完成复杂任务：
用户: 帮我分析最近一周的销售数据，生成报告并发送给团队
ActionAI: 好的，我将为您规划并完成这个任务。
[执行以下步骤]
1. 连接到销售数据库，提取最近一周数据
2. 数据清洗与分析，计算关键指标
3. 生成可视化图表
4. 创建Word报告文档
5. 编写分析总结和建议
6. 通过邮件系统发送给团队成员
7. 将报告保存到指定文件夹并创建备份
...
[接着会通过MCP服务器完成上述操作]
ActionAI: 任务已完成！销售报告已生成并发送至团队所有成员。
报告显示销售额较上周增长12.5%，主要增长来自电子产品类别。
报告副本已保存至"销售报告/2023/周报"文件夹。
通过配置相应的MCP服务，ActionAI可以无缝连接各种系统和应用，实现真正的端到端自动化。
| 命令 | 描述 |
|---|---|
\quit | 退出程序 |
\fc | 切换工具调用功能 |
\model | 切换对话模型 |
\clear | 清除聊天历史 |
\save | 保存当前对话历史 |
\load <文件路径> | 加载对话历史 |
\help | 显示帮助信息 |
\debug | 切换调试模式 |
\compact <字符数> | 压缩历史消息 |
\cost | 显示Token使用统计 |
\mcp <配置文件> | 切换MCP配置文件 |
- 按Enter继续输入
- 输入
\q结束输入 - 输入
\c清除当前输入
MCP（Model Context Protocol）是ActionAI的核心功能，它通过简单的配置即可让AI获得强大的系统操作能力。
以下资源提供了丰富的MCP工具和服务器:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/username/Desktop",
"/path/to/other/allowed/dir"
]
},
"custom_tool": {
"command": "python",
"args": ["path/to/your/tool_server.py"]
}
}
}您也可以轻松创建自己的MCP服务，扩展AI的能力。