Mira

本地优先的个人 AI 桌面工作台

把对话、项目文件、终端、浏览器和工具执行放进同一个窗口，让 AI 智能体替你完成整理、研究、写作与编程任务。

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简介

告诉 Mira 你的目标，选择模型与权限，它会先给出计划，再调用文件、终端、浏览器和插件逐步执行。涉及修改文件或运行命令时，由你确认后才继续；整个过程随时可以查看、打断或回到之前的会话接着做。

会话、配置、记忆与运行记录保存在本机。你可以接入在线模型服务商，也可以只用本地 Ollama。

• 一个窗口完成任务：对话旁边就是文件树、代码与文档预览、终端和内置浏览器，不用来回切换应用。
• 执行过程看得见：计划、工具调用、文件改动和审批请求都显示在会话里，可以回退文件改动。
• 能力可以扩展：插件市场、Skills、Hooks、自定义智能体和 MCP 服务都能按项目启用。
• 重复的事交给工作流：把多步任务编排成工作流，定时运行，保留每次的产物。

功能一览

任务与智能体协作

按项目和分组管理会话。智能体先列出计划，再逐步调用工具；需要修改文件或执行命令时会停下来等你审批。复杂任务可以拆给子智能体并行处理，执行中途随时停止。

文件、终端与浏览器

在对话旁浏览、搜索和编辑项目文件，查看 Git 改动，打开终端，或让智能体在内置浏览器里操作网页。

文件树、代码预览与 Git 改动	内置浏览器与终端

文档预览与处理

直接预览 PDF、Word、Excel 和 PPT，配合文档插件生成或改写内容。

工作流与自动化

把“读取资料、提取要点、生成报告”这类多步任务编排成可重复运行的工作流，设置定时触发，查看每次的运行历史和产物。

多模型接入

配置在线服务商、自定义兼容端点或本地 Ollama，每个任务可以单独选择模型。支持 OpenAI Completions、OpenAI Responses 与 Anthropic Messages 三种协议。

模型服务配置	插件市场与 MCP

插件、Skills 与 MCP

通过插件市场安装 Skills、命令、智能体和 Hooks，接入外部 MCP 服务。内置插件包括 PDF、Word、表格、演示文稿、浏览器操作和电脑控制。

局域网远程对话

在可信局域网内，用手机或其他电脑的浏览器继续项目对话，任务仍由桌面端执行。该功能默认关闭。

连接说明面板的离线演示，图中远程服务未开启。

快速开始

下载安装

前往 GitHub Releases 下载安装包。

各版本实际提供的平台以发行页附件为准。暂无安装包时，可以从源码运行。

开始第一个任务

1. 打开 设置 → 模型服务，添加服务商或本地 Ollama，启用要用的模型。
2. 添加一个项目文件夹，或在个人工作区新建任务。
3. 选择模型与权限模式，描述你的目标。
4. 查看计划与执行过程，按提示审批，拿到结果后继续对话。

可以试试这些说法：

读取这个项目里的会议记录，整理待办事项、负责人和未解决的问题，保存成一份 Markdown 文档。

帮我梳理这个仓库的启动流程，找出配置入口，先给出修改计划，等我确认后再动手。

把“读取资料、提取要点、生成报告”整理成可重复运行的工作流，并保留每次运行的结果。

PDF、Office、浏览器操作等插件可能需要额外的 Python 库或浏览器，启用前请查看插件说明。macOS 上的电脑控制需要授予辅助功能与屏幕录制权限。

架构

Mira 的执行能力和数据都由 Electron 主进程持有。界面层只负责展示和交互，通过受控通道调用宿主能力，拿不到模型密钥，也不能直接访问完整的 preload。

flowchart TB
  subgraph UI["界面层（渲染进程）"]
    Shell["Vue Shell<br/>窗口 · 统一设置 · 应用切换"]
    Harness["React Harness 工作台<br/>会话 · 计划 · 审批 · 文件 · 终端 · 浏览器"]
    Novel["小说创作等其他应用"]
    Shell -- "sandbox iframe" --> Harness
    Shell --> Novel
  end

  Harness <-- "MessageChannel + grant<br/>第一方 SDK" --> IPC

  subgraph Host["宿主层（Electron 主进程）"]
    IPC["preload / IPC"]
    Runtime["Harness Runtime<br/>运行协调 · 计划 · 子任务 · 权限 · 记忆 · Hooks"]
    Flow["Mira Flow<br/>工作流编译与运行"]
    Auto["自动化调度"]
    Tools["本地工具<br/>文件 · 搜索 · Git · 终端 · 浏览器自动化 · 电脑控制"]
    Ext["扩展<br/>插件市场 · Skills · MCP 管理"]
    Store[("~/.mira<br/>SQLite · 会话 · 配置 · 运行记录")]
    IPC --> Runtime
    IPC --> Flow
    Auto --> Runtime
    Flow --> Runtime
    Runtime --> Tools
    Runtime --> Ext
    Runtime --> Store
  end

  Runtime -- "OpenAI / Anthropic 协议" --> LLM["在线服务商 · 兼容端点 · Ollama"]
  Ext --> MCP["外部 MCP 服务"]
  LAN["局域网浏览器客户端"] -. "可信网络，默认关闭" .-> Host

一次任务的执行过程

sequenceDiagram
  actor U as 用户
  participant W as Harness 工作台
  participant R as Harness Runtime
  participant M as 模型服务
  participant T as 工具 / MCP

  U->>W: 描述目标，选择模型与权限
  W->>R: 提交任务
  R->>M: 发送上下文
  M-->>R: 计划与工具调用
  R-->>W: 显示计划
  loop 每一步
    R->>R: 按权限策略检查
    opt 需要确认
      R-->>W: 请求审批
      U->>W: 批准或拒绝
      W->>R: 审批结果
    end
    R->>T: 执行工具
    T-->>R: 结果
    R->>M: 继续推理
    R-->>W: 实时推送过程与文件改动
  end
  R-->>W: 交付成果，记录写入 ~/.mira

技术栈

目录结构

apps/harness-react/    React 工作台、局域网客户端与宿主桥
electron/              主进程、preload、IPC、执行服务与存储
src/                   Vue Shell、设置、小说页面与共享契约
packages/              工作流编译器（mira-flow-kit）与运行时（mira-flow-runtime）
resources/             随应用分发的插件与运行资源
scripts/               构建及安装准备脚本
tests/                 功能回归测试
docs/                  能力说明与接口文档
third-party-licenses/  第三方许可、通知与来源记录

数据与隐私

• 保存在本机：会话、配置、记忆和运行记录保存在用户目录下的 .mira 中，项目文件留在你选择的目录。
• 只发给你配置的服务商：调用在线模型时，任务相关的消息、附件内容或工具结果会随请求发送给对应服务商。只用本地 Ollama 时不经过外部模型服务。
• 外部能力按需启用：插件和 MCP 服务可能访问网络或其他应用，数据处理取决于你启用的工具。
• 权限由你决定：文件、命令和工具调用都经过权限策略与审批。

局域网远程对话默认关闭，启用后模型与执行能力仍在这台电脑上。请只在可信网络中使用。

本地开发

本仓库工程名为 Mira Harness，应用名为 Mira。

环境要求

• Node.js 22.12 或更高版本及 npm
• macOS：Xcode Command Line Tools（用于编译电脑控制辅助程序）
• Windows：安装包需在 Windows 上构建，原生依赖需要对应平台的编译工具链

git clone https://github.com/tuyn53/Mira-Harness.git
cd Mira-Harness
npm install
npm run dev

npm run dev 会先构建 React 工作台、工作流运行时和本地工具，再启动 Electron。修改 React 工作台源码后，运行 npm run harness:build 再刷新桌面页面即可。

安装包命令均包含类型检查和生产构建，本地工具在打包时按目标平台与架构准备。

macOS 本机测试与正式发布的证书准备、命令和通知验收步骤见 macOS 签名与发布。

路线图

• Harness 工作台：会话、计划、审批、子智能体、文件与终端
• 多模型接入：在线服务商、兼容端点、本地 Ollama
• 插件市场、Skills、Hooks 与 MCP
• 工作流编排与定时自动化
• 局域网远程对话
• Windows 安装包完整验收
• 接入 Mira Novel Studio
• Mira Vision

常见问题

可以。在 设置 → 模型服务 中接入本地 Ollama，模型调用就只在本机进行。注意部分插件或 MCP 服务本身可能联网。

任何提供 OpenAI Completions、OpenAI Responses 或 Anthropic Messages 协议的服务商或自建端点都可以接入。智能体任务需要模型支持工具调用，能力较弱的模型可能无法完成多步任务。

会话、配置、记忆和运行记录在用户目录下的 ~/.mira，项目文件保留在你自己选择的目录。

这些插件依赖 Python 库或浏览器等外部工具，请按插件说明安装后重新启用。

需要在 系统设置 → 隐私与安全性 中为 Mira 打开“辅助功能”和“屏幕录制”权限，然后重启应用。

参与贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。

• 报告问题：请附上应用版本、操作系统、复现步骤，以及必要的截图或已脱敏日志。
• 提交代码：提交前运行 npm run build 与 npm test，并在 PR 中说明改动和验证方式。

致谢

Mira 使用了许多优秀的开源项目，包括 Electron、React、Vue、Model Context Protocol、xterm.js、Shiki、ripgrep 等。部分内置插件改编自 openai/skills。完整来源与许可声明见 third-party-licenses 及 插件来源记录。

Star History

开源许可

Mira 原创代码采用 MIT License。项目使用的第三方代码、素材和依赖遵循各自的许可证。