stela
基于MCP协议的安全本地系统操作服务
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：stela。 它的用途是：基于MCP协议的安全本地系统操作服务 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/stela/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请帮我查看当前项目目录下所有以.py结尾的文件，并统计行数。'，它会通过stela安全地执行列出文件和计算行数的命令，并将结果返回给你，整个过程无需你手动操作终端。或者，你可以说：'将这段代码保存到本地的utils.py文件中。'，AI会通过stela完成文件的创建和写入。
介绍
stela是一个基于Python实现的MCP（Model Context Protocol）协议服务，旨在为AI助手提供一个安全、可控的接口来操作本地系统。它解决了AI助手在需要与用户本地环境交互时（如读取文件、执行命令）面临的安全和权限隔离难题。
通过实现MCP协议，stela将本地操作功能（如文件系统访问、进程管理等）封装成标准化的工具，AI助手（如Claude）可以通过安全的RPC调用这些工具，而无需直接获得系统权限，从而在功能性和安全性之间取得平衡。
它非常适合需要在AI辅助下进行本地开发、自动化脚本执行或系统管理的开发者和运维人员。对于希望扩展AI助手本地能力，但又担心安全风险的用户，stela提供了一个理想的中间层。
使用前请仔细配置其权限范围，仅开放必要的操作工具，并建议在沙箱或非生产环境中先行测试，以确保操作符合预期且无安全风险。
核心特点
核心区别在于严格遵循MCP协议标准，将本地系统操作抽象为安全的、可远程调用的工具集，而非直接暴露系统API；同时，它专注于Python环境，提供了与Python生态深度集成的本地操作能力。
注意事项
不适合需要直接、高性能或复杂图形界面交互的本地操作场景。
常见问题
stela和直接给AI开放终端权限有什么区别？
stela通过MCP协议提供了一层安全抽象和权限控制，AI只能调用预定义的工具，无法执行任意命令，安全性更高。
它支持哪些具体的本地操作？
典型操作包括安全地读取/写入文件、列出目录、执行受限的系统命令、管理进程等，具体取决于服务配置的工具集。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/stela/raw/index.md 读取 stela 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/stela/raw/index.md（查看排版版本）