DeepRuntime CLI

Config-as-Code Agent Runtime Engine for developers

DeepRuntime CLI 是一个面向独立开发者的轻量级 Agent 运行时引擎。通过 TypeScript 配置文件定义 Agent 行为，支持 DeepSeek、OpenAI、Ollama 等模型，并提供 MCP 协议双向集成。

✨ 特性

• 配置即代码: 使用 deep.config.ts 定义 Agent，享受类型检查和 IDE 智能提示
• 模型中立: 支持 DeepSeek（高性价比）、OpenAI、Ollama（本地隐私）等
• MCP 双向支持: 既能消费外部 MCP Server，也能作为 MCP Server 供 Cursor/Claude 调用
• 本地优先: 无需 Docker，npm start 即可运行

🚀 快速开始

安装

npm install -g deepruntime-cli

初始化项目

mkdir my-agent && cd my-agent
deep-run init

配置 API Key

编辑 deep.config.ts，填入您的 API Key：

configuration: {
  baseURL: 'https://api.deepseek.com/v1',
  apiKey: 'your-api-key-here',
}

开始对话

npm run dev

📖 命令

| 命令 | 描述 | |------|------| | deep-run init | 初始化新项目 | | deep-run dev | 交互式开发模式 (REPL) | | deep-run start --task "..." | 无头模式执行任务 | | deep-run serve | MCP Server 模式 |

⚙️ 配置

// deep.config.ts
import { defineConfig } from 'deepruntime-cli';

export default defineConfig({
  agent: {
    name: 'my-agent',
    systemPrompt: '你是一个智能助手...',
    model: {
      provider: 'openai',
      modelName: 'deepseek-chat',
      configuration: {
        // 支持 DeepSeek / 硅基流动 / OpenAI / Ollama 等
        baseURL: 'https://api.deepseek.com/v1',
        apiKey: 'your-api-key-here',
      },
    },
  },
  tools: {
    localDir: './src/tools',
    mcpServers: {
      filesystem: {
        command: 'npx',
        args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-filesystem', '.'],
      },
    },
  },
});

🔧 自定义工具

在 src/tools/ 目录下创建工具：

// src/tools/my-tool.ts
import { z } from 'zod';

export default {
  name: 'my_tool',
  description: '工具描述',
  schema: z.object({
    input: z.string().describe('输入参数'),
  }),
  func: async ({ input }) => {
    return `处理结果: ${input}`;
  },
};

🔌 Cursor 集成

在 Cursor 的 MCP 设置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "deepruntime": {
      "command": "deep-run",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

📄 License

MIT