จัดระเบียบทุก MCP Workspace
บันทึก Project Folder, Tunnel ID, Runtime Key, Port และ Launch Setting แยกตาม Profile เปลี่ยนงานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าใหม่ทุกครั้ง
ศูนย์ควบคุมบนเดสก์ท็อปสำหรับ MCP Profile, Secure Tunnel, Validation, สถานะแบบเรียลไทม์ และการกู้คืน ทำให้การเชื่อม ChatGPT กับเครื่องมือภายในเครื่องเป็นเรื่องง่าย ไม่ต้องจัดการคำสั่งใน Terminal ซ้ำ ๆ
/home/dev/projects/mirinserena start-mcp-servertunnel_6a85••••80bc6PASS profile_load mirin-mcp-local.yaml
PASS runtime_api_key secured
PASS tunnel_id configured
INFO secure tunnel connected
AI client session active
ไม่ต้องจำคำสั่งตั้งค่า หน้าต่าง Terminal, Tunnel ID และสถานะการเชื่อมต่อทั้งหมด ให้ชั้นการจัดการระบบอยู่หลังอินเทอร์เฟซที่ชัดเจนและเชื่อถือได้
$ set CONTROL_PLANE_API_KEY=••••
$ tunnel-client doctor --profile...
$ serena start-mcp-server...
$ tunnel-client run...
error: connection interrupted
รวมทุกอย่างสำหรับตั้งค่า ตรวจสอบ เชื่อมต่อ เฝ้าดู และกู้คืน Local MCP Session โดยไม่ทำให้หน้าจอเต็มไปด้วย Terminal
บันทึก Project Folder, Tunnel ID, Runtime Key, Port และ Launch Setting แยกตาม Profile เปลี่ยนงานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าใหม่ทุกครั้ง
ตรวจ Configuration, Key, การเข้าถึง Tunnel, MCP Target และ Runtime Dependency พร้อมสถานะผ่าน/ไม่ผ่านที่ชัดเจนก่อนเริ่ม Session
เปิด Local MCP Server ผ่าน OpenAI Secure MCP Tunnel โดยไม่ต้องเปิด Local Service ตรงสู่ Internet สาธารณะ
ติดตาม Streaming Log และการเปลี่ยนสถานะ Ready, Connected, AI Active และ Standby เพื่อรู้ตลอดว่า Agent กำลังทำอะไร
ตรวจจับ Tunnel หรือ MCP Process ที่ขาดการเชื่อมต่อและกู้คืนอย่างรวดเร็ว ลดการเฝ้า Command Line ระหว่าง AI Coding Session ที่ยาวนาน
ทำงานจาก System Tray แจ้งเฉพาะสถานะสำคัญ และจัดการหลาย Active Profile จากจุดเดียว
Tunnel Manager ประสานส่วนที่ปกติกระจายอยู่ใน Script และ Terminal ขณะที่ Source Code และ Local MCP Tool ยังคงอยู่บนเครื่องของคุณ
เลือก Profile ที่บันทึกไว้Project, Runtime Key, Tunnel ID และ MCP Target โหลดพร้อมกัน
ตรวจสอบทั้งเส้นทางเห็นชัดเจนว่าส่วนใดผ่านและส่วนใดต้องแก้ก่อนเริ่ม
เริ่มและติดตามเปิด MCP Process และ Tunnel แล้วติดตามกิจกรรมสดจาก UI เดียว
ปุ่มจะเปิดหรือปิดตามสถานะ Process ปัจจุบัน ผล Validation ยังคงมองเห็น งานที่กำลังรันไม่สามารถเริ่มซ้ำ และ UI บอกได้ทันทีว่าระบบทำอะไรได้ในขณะนั้น
Tunnel Manager ออกแบบรอบ Secure Tunnel Workflow แทนการเปิด Local MCP Endpoint ตรงสู่ Internet ค่า Runtime ที่สำคัญยังอยู่ในชั้นควบคุมบนเดสก์ท็อป ขณะที่ Tunnel ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อม
เส้นทาง Secure Tunnelใช้ OpenAI Secure MCP Tunnel แทนการเปิด Port สาธารณะ
การจัดการ Runtime Keyเก็บ Credential ของแพลตฟอร์มไว้กับ Profile ที่จำเป็นต้องใช้
มองเห็น Local Processเห็นชัดว่า Local Target ใดถูกตั้งค่าและกำลังทำงาน
Workflow ปัจจุบันเน้นสภาพแวดล้อมพัฒนาบน Windows และสถาปัตยกรรมกำลังขยายไปยังเดสก์ท็อปแพลตฟอร์มอื่น
Windowsแพลตฟอร์มหลัก
พร้อมใช้งานmacOSแผน Cross-platform
วางแผนไว้Linuxแผน Cross-platform
วางแผนไว้รวม Setup, Validation, Startup และ Runtime State ไว้ใน Flow เดียว ทำให้การเชื่อมต่อครั้งแรกเข้าใจง่ายและทำซ้ำได้
เลือก Local Project Folder และบันทึก MCP Target, Tunnel ID, Runtime Key และ Launch Setting ไว้ด้วยกัน
รัน Doctor ก่อนเริ่มเพื่อเช็ก Profile, Credential, Tunnel Configuration, MCP Target และ Local Runtime
เปิด MCP Process และ Secure Tunnel จากหน้าควบคุมที่รู้สถานะจริง
เพิ่ม Connector ที่สร้างไว้ใน ChatGPT แล้วดูสถานะ Connected, AI Active และ Standby จากตัว Manager
ให้ Runtime อยู่ใกล้กับ Code และให้ Tunnel Manager จัดการชั้นการเชื่อมต่อรอบ ๆ
ข้อมูลชัดเจนเกี่ยวกับ Local Access, Profile, Validation และแพลตฟอร์มที่รองรับ
ไม่ Workflow ที่ออกแบบไว้ใช้ OpenAI Secure MCP Tunnel แทนการเปิด Local MCP Port สู่สาธารณะ
ได้ Profile ถูกออกแบบให้เก็บ Folder, Tunnel Setting, Key, Port และ Launch Command ของแต่ละ Project ไว้ด้วยกัน ทำให้สลับงานได้รวดเร็ว
รายการที่ไม่ผ่านจะยังแสดงอยู่ และปุ่ม Start อาจยังใช้งานไม่ได้จนกว่า Configuration ที่จำเป็นจะพร้อม ทำให้ UI ตรงกับ Runtime State จริง
ปัจจุบันรองรับ Windows เป็นหลัก ส่วน macOS และ Linux อยู่ใน Roadmap และยังไม่ถือว่าเป็นรุ่นที่เผยแพร่
ใช้เวลาจัดการ Tunnel และ Terminal ให้น้อยลง แล้วให้ AI ทำงานกับเครื่องมือและ Project บนเครื่องของคุณได้มากขึ้น