
tunnel-client
把本地 MCP 服务安全连到 ChatGPT 等 AI 工具,无需公网暴露
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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
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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