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Funktionen

CLYE AI CLI

AI Hub CLI für lokale Tools, Daten und Automatisierung

Die ai-hub-cli verbindet CLYE AI mit lokalen Dateien, Datenbanken, APIs, Containern und spezialisierten MCP-Servern. Sie ist für produktive Setups gebaut: lokal startbar, skriptfähig, als Docker-Image nutzbar und über AI Hub registrierbar.

$ ai-hub-cli connect
MCP verbunden
Tools und Dateien bereit

$ ai-hub-cli mcp ai-hub-cli docker-connector
stdio MCP Server gestartet
AI Hub Verbindung

Einmal AI_HUB_URL und AI_HUB_API_KEY konfigurieren, danach Tools, Dateien, Workspaces und MCP-Endpunkte nutzen.

Workspace-Dateien

Dateien in AI-Hub-Workspaces listen, Metadaten prüfen, herunterladen und per FUSE mounten.

Python Executor

Lokaler MCP-Server mit execute_python, persistentem Zustand und optionalen UV-Umgebungen.

Terminal Executor

Terminal-Kommandos im Vordergrund oder Hintergrund ausführen, auch als direkter CLI-Wrapper.

Datenbank-Connectoren

PostgreSQL, MySQL, SQL Server, ClickHouse, Oracle, SQLite, MongoDB, Redis und Supabase als MCP-Tools bereitstellen.

REST und OpenAPI

OpenAPI-3.0-Spezifikationen in aufrufbare MCP-Tools für HTTP-APIs übersetzen.

Dateisystem

Ordner als filesystem://-Ressourcen mit konfigurierbaren Lese- und Schreibrechten bereitstellen.

Docker

Docker Engine per MCP steuern: Container, Images, Netzwerke, Volumes und Systemdaten.

Was die CLI abdeckt​

  • Cross-Plattform: Linux, macOS und Windows mit Installationsskripten und manuellen Downloads.
  • AI Hub API: connect, tools, call, files und mount für Hub-Workflows.
  • MCP-Bridge: lokale stdio-Server und entfernte streamable-HTTP-MCP-Server registrieren.
  • Executoren: Python, Terminal, Combined Executor und ACP-Connector.
  • Connectoren: Datenbanken, REST, Dateisystem, S3, Matrix, GitLab, Local-RAG und Docker.
  • Betrieb: Docker-Image, Installation aus dem Quellcode und kontrolliertes Self-Update.

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