tunnel-client

把本地 MCP 服务安全连到 ChatGPT 等 AI 工具,无需公网暴露

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 139 🐛 待处理 14 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 627
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费自部署使用。

项目预览

tunnel-client 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队openai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费自部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型agentic,agentic-ai,agentic-workflow,chatgpt,cli,codex,golang,mcp,mcp-client,mcp-gateway,mcp-protocol,mcp-server,mcp-servers,mcp-tools,model-context-protocol,openai,responses-api,secure-mcp-gateway,secure-mcp-tunnel
GitHub 星标★ 627
上线时间2025-12-10 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积8.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

tunnel-client 是 Secure MCP Tunnel 的客户端组件,用于将本地或私有网络中的 MCP 服务器安全地连接到 ChatGPT、Codex、Responses API 和 AgentKit 等 AI 服务。它解决了 MCP 服务器无法直接暴露公网的问题,通过建立安全的隧道连接,使 AI 工具能够访问本地资源,同时避免将服务公开到互联网。核心能力包括:命令行界面、与主流 AI 平台的集成、安全的隧道协议支持。项目采用 Go 语言开发,适合开发者在本地快速接入 MCP 生态。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 627

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • 本地服务或命令行工具
  • 远程侧账号
  • 配置文件

安装与启动步骤

  1. 1装命令行

    官方有包管理器方式,也可以自己编译。

    brew install openai/tools/tunnel-client
  2. 2写一份配置

    它按配置文件启动,把要暴露的本地服务写进去。

  3. 3起隧道

    起来之后本地工具就能被远端按策略调用。

    tunnel-client run --profile-file ./profiles/local-stdio.yaml
  4. 4收紧暴露面

    只放你需要的那几个命令,别把整个终端敞开。

如何确认成功

远端能通过隧道调用到你本地的指定命令,且未在配置里列出的工具被拒绝

注意事项

  • 它解的是远端服务够不到你内网工具的问题。
  • 配置文件就是权限边界,写宽了等于把机器交出去。
  • 隧道断开时远端调用会失败而不是降级,需要重连机制。
  • 日志里会出现你的本地路径,分享日志前先脱敏。

核心亮点

  • 无需公网 IP 即可让 ChatGPT 等访问本地 MCP 服务,降低部署门槛
  • 支持 ChatGPT、Codex、Responses API 和 AgentKit 多种 AI 平台,集成广泛
  • Go 语言编写,单一二进制分发,部署简单,性能可靠

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善
  • 依赖官方隧道服务,自托管方案可能不成熟

适用场景

  • 本地开发调试:让 ChatGPT 直接调用本地 MCP 工具,加速开发
  • 私有数据集成:安全连接内网 MCP 服务到 AI 助手,保护数据隐私
  • 个人自动化:通过 Codex 或 AgentKit 控制本地应用,实现智能工作流

替代项目

ngrok、cloudflared、localtunnel

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