Synapse Term让 AI 直接操作你已经连好的 SSH、容器和 WSL 终端直接下载https://github.com/422511186/synapse-term/releasesGitHubhttps://github.com/422511186/synapse-term先说一个常见场景你要排查一台生产机器本机 → 跳板机 → 二次认证 → 目标机 → docker exec → 切换用户折腾一圈后终端环境终于准备好了。接下来你想让 AI 帮忙看日志、执行诊断命令或者修改配置。这时通常有几个选择使用 IDE 内的 AI但当前环境可能藏在多层 SSH 或容器之后使用 CLI Agent但可能需要另外配置远端连接和凭据把日志复制给网页端 AI再把建议的命令逐条贴回终端。我不太满意这种割裂的工作流所以做了Synapse Term。核心思路连接由你建立AI 复用当前终端一句话概括你负责进入目标环境AI 只操作你已经打开的终端会话。你 → SSH → 跳板机 → SSH → 目标机 → docker exec → 容器 ↑ Synapse Term 在当前会话中 观察输出、执行命令、修改文件无论你是通过 SSH、跳板机、容器、WSL还是kubectl exec进入目标环境对 Agent 来说都一样。Synapse Term 不负责建立 SSH 连接也不需要持有远端 SSH Key。AI 对远端环境的操作必须经过你当前打开的终端会话完成。这也是 Synapse Term 想解决的核心问题在不把远端连接凭据交给 Agent 的前提下让 AI 操作复杂的终端环境。需要说明的是这并不意味着模型服务看不到命令和终端输出。发送给模型的内容仍受你所选模型服务及其隐私政策约束。Synapse Term 主要解决的是远端凭据由谁持有AI 能否自行建立远端连接命令如何审批、执行和审计。它并不等于让远端模型天然获得数据保密能力。和现有工具有什么不同IDE Agent、CLI Agent 和 Synapse Term 的侧重点不同IDE AgentCLI AgentSynapse Term主要工作环境编辑器和项目目录Agent 所在的运行环境当前终端会话多层远端环境通常依赖远程开发能力通常需要单独建立连接复用你已经建立的连接远端凭据取决于远程开发配置可能需要提供给 Agent 进程Agent 不负责持有远端凭据命令控制取决于具体产品取决于具体产品和模式统一策略、审批和审计典型场景项目开发自动化编码任务SSH、容器、WSL、生产排障Synapse Term 并不是要替代 Claude Code、Codex CLI 或 Cursor而是针对另一类问题目标环境已经在某个终端里准备好了怎样让 AI 可控地进入这个现成会话工作目前做了哪些事情1. 命令必须经过事务和审批链路Agent 不能绕过平台直接向 PTY 写入任意包装脚本。每条命令都要经过完整的执行链路Agent 请求执行命令 → 校验 Session 归属 → 校验执行环境和 Shell 方言 → 获取命令租约 → 执行策略检查和用户审批 → 分发明文命令 → 写入 PTY → 通过 nonce 识别完成状态和退出码 → 写入审计记录对于控制字符、伪造完成序列和跨事务边界等异常输入默认拒绝执行。同一个 Session 在同一时间只允许一个活动命令避免多个调用同时争用终端。2. Agent 不会默认读取终端普通对话不会自动读取终端屏幕也不会因为你发送了一条消息就自动获得终端控制权。Agent 想知道当前环境的状态必须显式调用“观察终端”工具。终端观察、命令执行和普通对话是分开的操作。这样可以明确区分Agent 实际观察到了什么Agent 根据上下文推测了什么Agent 是否获得了执行权限。3. 工具能力保持克制目前内置 Agent 固定使用 9 个工具4 个终端工具观察、执行、等待、中断5 个文件工具列目录、搜索、读取、写入、编辑。工具边界固定便于做权限控制、用户审批和行为审计。4. 支持三类模型协议目前支持OpenAI Responses APIOpenAI 兼容的 Chat Completions APIAnthropic Messages API。不同协议会被统一适配到同一套 Agent 工具和执行流程。API Key 存储在 Windows Credential Manager 或 macOS Keychain 中不写入项目数据库、界面状态或审计日志。5. 外部 AI 也可以接入如果不想使用内置 Agent还可以通过 MCP 或 ACP 接入外部客户端。MCPSynapse Term 会提供一个仅监听127.0.0.1的本地 HTTP 端点并使用 Bearer Token 鉴权。Session 默认不对外共享。只有手动将指定 Session 标记为共享后外部 MCP 客户端才能访问。例如Codex 等没有 ACP 接口的客户端可以通过 MCP 接入。ACP当前存在已知问题待修复平台支持启动本机的opencode acp子进程并向其提供受控的终端能力和只读文件能力。不过v0.3.2 的 ACP 接入目前存在已知 Bug还在修复中。如果你想体验外部 AI 接入现阶段建议优先使用 MCP。无论调用来自内置 Agent、MCP 还是 ACP设计上都会经过同一套权限、审批和审计机制。下载和使用直接下载不想从源码构建可以直接下载https://github.com/422511186/synapse-term/releases目前支持 Windows 和 macOS (arm架构)。从源码运行环境要求Windows 或 macOSNode.js 24pnpm。corepackenablepnpminstall--frozen-lockfile# 启动浏览器 Mock UI不连接真实桌面能力pnpmdev# 构建并启动桌面端pnpmbuildpnpmstart基本使用流程创建 Terminal Session选择系统发现的 Shell在终端中自行执行ssh、docker exec、kubectl exec或wsl选择执行方言POSIX、PowerShell 或仅观察进入新环境后重新验证执行方言配置并启用模型在 Agent 面板提交任务。项目状态当前版本为v0.3.2采用 MIT License。目前已经具备Windows 和 macOS 构建支持OpenAI Responses、Chat Completions 和 Anthropic Messages 协议支持内置 Agent 与 MCP 外部接入命令审批、租约和审计机制单元测试、集成测试和 E2E 测试真实模型验收测试31 篇架构决策记录架构、安全和运行手册。项目仍在快速迭代目前也有一些已知问题ACP 接入仍需修复一些旧界面中还保留着Terminal Agent的历史名称部分功能和交互仍在持续打磨。欢迎试用但如果要用于生产环境建议先充分验证审批策略、模型配置和实际命令行为。希望获得哪些反馈目前尤其希望了解以下几类需求和问题复杂环境测试多层 SSH、容器、WSL、kubectl exec等场景安全审阅命令事务、租约、审批和审计机制外部接入MCP、ACP 的兼容性和使用体验模型协议Gemini、Grok 或其他兼容服务的接入需求Shell 支持fish、nushell 等方言是否值得优先支持实际体验哪些步骤仍然繁琐哪些边界行为不符合预期。遇到问题可以直接提交 Issue。安全机制和架构设计也欢迎大家审阅、讨论。相关链接v0.3.2 下载https://github.com/422511186/synapse-term/releases/tag/v0.3.2GitHubhttps://github.com/422511186/synapse-term项目文档仓库docs/目录架构决策记录仓库docs/adr/目录Synapse Term 不是 Claude Code 或 Codex CLI 的终端外壳。它自己管理 Agent、终端、文件、模型、审批和审计定位是一个本地的 AI 终端工作台。如果你经常需要让 AI 协助处理 SSH、远端容器、WSL 或生产排障任务但又不希望把远端连接凭据交给 Agent可以下载试试https://github.com/422511186/synapse-term/releasesStar、Issue 和 PR 都欢迎。