Funktionen
CLYE CLI für lokale Tools, Daten und Automatisierung
Die CLYE CLI (clye) verbindet CLYE AI mit lokalen Dateien, Datenbanken, APIs, Containern und spezialisierten
MCP-Servern. Stdio-Connectoren brauchst du über clye mcp … am Hub; Sandbox und Share-Folder verbinden sich selbst.
Als Docker-Image startet standardmäßig die Sandbox.
$ curl -fsSL https://ai-hub-cli.s3.de.io.cloud.ovh.net/install.sh | sh clye installiert $ clye connect MCP verbunden Tools und Dateien bereit
AI_HUB_URL und AI_HUB_API_KEY setzen – einmalig, dann für alle Hub-Befehle und Connectoren.
clye mcp bridged lokale stdio-Server oder Remote-HTTP-MCP an CLYE AI.
Dateien in AI-Hub-Workspaces listen, Metadaten prüfen, herunterladen und per FUSE mounten.
Lokaler MCP-Server mit execute_python, persistentem Zustand und optionalen UV-Umgebungen.
Terminal-Kommandos im Vordergrund oder Hintergrund ausführen, auch als direkter CLI-Wrapper.
Eingebetteter Combined Executor mit Hub-Anbindung – Default im Docker-Image.
PostgreSQL, MySQL, SQL Server, ClickHouse, Oracle, SQLite, MongoDB, Redis und Supabase als MCP-Tools bereitstellen.
OpenAPI-3.0-Spezifikationen in aufrufbare MCP-Tools für HTTP-APIs übersetzen.
Ordner als filesystem://-Ressourcen – für den Hub immer über clye mcp ….
Einen Ordner per WebSocket teilen – erscheint unter /local/…, ohne mcp-Wrapper.
Sandbox und Connectoren im Container – Entrypoint, Volumes und Hub-Proxy.
Docker Engine per MCP steuern: Container, Images, Netzwerke, Volumes und Systemdaten.