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QUEST 02 / MCP + SKILL

Twin
本地 Agent 工具集成

让 IDE 模型通过 MCP 使用本地工具,同时把消息发送前的状态校验和人工确认留在明确的边界里。

像素风 Twin 本地助手与 MCP 连接示意图

01 / POSITION

让本地工具可用,也让发送可控。

Twin 是 Windows local-first 个人助理。任务先入队,再由 IDE 模型通过 stdio MCP 读取上下文、撰写回复;工具层负责校验和执行,不用关键词循环脚本代替模型思考。

本地集成

13 个 MCP 工具

接入 IMAP、微信本地 SQLCipher 数据库和 SQLite 状态存储,支持 wake / standby / off 与 interrupt。

我的职责

定义协议与边界

我确定 tier 分级、IDE 接管协议与禁止模板自动回复的要求;与 Agent 协作落地 queue、MCP 和测试,再由我验收关键路径。

02 / WORKFLOW

从任务到回复,走一条可检查的路径

01 / QUEUE任务入队

任务与状态留在本地,可中断或待命。

02 / MCPIDE 读取

Cursor 通过 stdio MCP 调用受控工具。

03 / DRAFT模型撰写

回复由 IDE 模型生成,不用关键词模板循环。

04 / CHECK提交前校验

按 tier 和实时会话状态决定是否允许发送。

本地优先:私人邮件和聊天数据留在本机;网页只介绍工程设计,不展示真实消息、账号或数据库内容。

03 / CONTROL

发送前有三道边界

Tier 分级

不同敏感级别走不同策略;最高级消息始终需要人工确认。

Freshness 校验

对方有新消息时,旧草稿不再直接发送,要求模型基于新上下文重写。

Duplicate 校验

90 秒内相同内容拒绝重复发送;校验错误不会作为回复发给对方。

04 / EVIDENCE

能验证什么,如何演示

147简历记录中的 pytest 用例
13MCP 工具
HITL最高敏感级别人工确认

测试覆盖任务队列、autonomy、interrupt、敏感动作阻断、MCP 工具契约、确认门禁与发送节奏。可在面试中屏幕共享演示 CLI → MCP → tier 校验流程。

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