profClaw MCP server
Commit 5. Okt. 2026Eine selbstgehostete AI-Agent-Engine, die LLMs mit 22 Chat-Kanälen und 72 integrierten Tools für automatisierte Aufgaben und Coding-Assistance verbindet.
Auch bekannt als profclaw/profclaw
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- Letzter Commit
- 5. Okt. 2026
- Lizenz
- AGPL-3.0
Was ist profClaw MCP?
profClaw ist ein MCP server. Eine selbstgehostete AI-Agent-Engine, die LLMs mit 22 Chat-Kanälen und 72 integrierten Tools für automatisierte Aufgaben und Coding-Assistance verbindet.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über profClaw MCP server
profclaw ermöglicht es Entwicklern, komplexe Development-Workflows zu automatisieren und AI-Agents über mehrere Kommunikationsplattformen hinweg zu verwalten. Diese selbstgehostete Engine verbindet Large Language Models mit 22 verschiedenen Chat-Kanälen, darunter Slack, Discord, Telegram und WhatsApp, sodass du über deine bevorzugten Messaging-Apps mit der KI interagieren kannst. Es unterstützt 35 verschiedene AI-Provider, von Cloud-Services wie Anthropic und OpenAI bis hin zu lokalen Optionen wie Ollama für einen komplett offline Betrieb.
Nutzer können die Engine in drei verschiedenen Modi bereitstellen, je nach Hardware-Ressourcen. Der Pico-Modus ist für ressourcenarme Umgebungen wie einen Raspberry Pi Zero 2W konzipiert, während der Pro-Modus den vollen Funktionsumfang inklusive Redis-Queues und Browser-Tools bietet. Das System enthält 72 integrierte Tools für Aufgaben wie Git-Operationen, Dateiverwaltung, Websuche und Browser-Automatisierung. Zudem verfügt es über ein interaktives Terminal-User-Interface mit Syntax-Highlighting und einem Model-Switcher für lokale oder remote Entwicklung.
Was du damit machen kannst
- 1Automatisierte Code-ReviewsLass den Agent eine vollständige Sicherheits- und Stil-Analyse für eine bestimmte Datei oder einen Pull Request durchführen.
- 2Plattformübergreifende Chat-AutomatisierungVerwalte deine Development-Tasks über verschiedene Messaging-Apps wie Slack oder Microsoft Teams.
- 3Lokale Offline AI-AssistanceBetreibe einen AI-Agent auf deiner eigenen Hardware, ohne Daten an die Cloud zu senden, indem du Ollama nutzt.
- 4Automatisierte Git-WorkflowsGeneriere Conventional Commit Messages für deine staged Changes mit einem einfachen Slash-Command.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
Konfiguration
ANTHROPIC_API_KEYOLLAMA_BASE_URLOPENAI_API_KEYPROFCLAW_MODEREDIS_URL
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| ANTHROPIC_API_KEY | — | |
| OLLAMA_BASE_URL | — | |
| OPENAI_API_KEY | — | |
| PROFCLAW_MODE | — | |
| REDIS_URL | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren · Was du für mehr Punkte verbessern kannst
- Source Repository verknüpft und erreichbarprofclaw/profclaw is public and reachablegithub.com/profclaw/profclaw ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als QuelleNicht geprüft
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)Nicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)AGPL-3.0spdx.org/licenses/AGPL-3.0.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-10-05github.com/profclaw/profclaw ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNicht geprüft
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenTable of Contents
- Why profClaw
- Features
- Quick Start
- Interactive TUI
- Slash Commands
- Headless Mode
- Deployment Modes
- Where It Runs
- Configuration
- AI Providers
- Chat Channels
- Integrations
- Architecture
- Development
- License
Why profClaw
Most AI coding tools are cloud-only (Cursor, Devin) or single-purpose CLIs (Aider, SWE-Agent). profClaw runs on your machine, talks to 35 providers (or none, Ollama works offline), and does more than chat.
- Local-first. Your data stays on your hardware.
- 35 AI providers, including Ollama for fully offline usage.
- Interactive TUI with streaming markdown, syntax highlighting, and a model switcher.
- Routes tasks to the right agent based on capability scoring.
- Real task queue with retry, backoff, and dead letter handling (BullMQ + Redis).
- 22 chat channels: Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, Teams, and more.
- Per-token cost tracking with budget alerts.
- 72 built-in tools: file ops, git, browser automation, cron, web search, voice.
- Pico mode runs on a Raspberry Pi Zero 2W in ~140MB RAM.
Features
| 35 AI providers | Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Ollama, DeepSeek, Bedrock, and 28 more |
| 22 chat channels | Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, iMessage, Matrix, Teams, and 15 more |
| 72 built-in tools | File ops, git, browser automation, cron, web search, canvas, voice |
| 50 skills | Coding agent, GitHub issues, Notion, Obsidian, image gen, and more |
| Interactive TUI | Streaming markdown, syntax highlighting, slash picker, model selector |
| MCP server | Model Context Protocol. Works with Claude Desktop, Cursor, any MCP client |
| Voice I/O | Whisper STT + TTS (ElevenLabs/OpenAI/system) + talk mode |
| Plugin SDK | Build and share plugins via npm or ClawHub |
| 3 deployment modes | Pico (~140MB), Mini (~145MB), Pro (full features) |
Quick Start
npm install -g profclaw
profclaw init
profclaw chat --tui
# Verify
curl http://localhost:3000/health
profclaw init scans your project, detects your stack, and writes a PROFCLAW.md context file. It picks up any AI provider keys already in your environment.
profclaw chat --tui opens the terminal UI with streaming responses, code highlighting, slash commands, and a model selector.
Full setup wizard
npx profclaw onboard
Walks you through provider setup, config, and server start. Takes about 5 minutes.
Docker
docker run -d \
-p 3000:3000 \
-e ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx \
-e PROFCLAW_MODE=mini \
ghcr.io/profclaw/profclaw:latest
Docker Compose
git clone https://github.com/profclaw/profclaw.git
cd profclaw
cp .env.example .env
docker compose up -d
Want free local AI? Add Ollama:
docker compose --profile ai up -d
One-liner (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/profclaw/profclaw/main/install.sh | bash
Interactive TUI
profClaw has a full terminal UI. No browser needed.
profclaw chat --tui
# or
profclaw tui
What you get:
- Streaming markdown rendered as the model responds
- Syntax-highlighted code blocks (100+ languages)
- Slash command picker: type
/to browse skills - Model selector: switch providers mid-conversation with
Ctrl+M - Tool execution panel showing every call, argument, and result
- Session history and full keyboard navigation
┌─ profClaw v2.x.x ─────────────────────────────────────────────┐
│ [Chat] [Tools] │
│ │
│ You: Review src/auth.ts for security issues │
│ │
│ Agent: I'll analyze auth.ts for security issues. read_file │
│ ───────── │
│ ## Security Analysis auth.ts │
│ │
│ **Critical**: JWT secret read from env without analyze │
│ fallback guard on line 42. If `JWT_SECRET` is ──────── │
│ undefined the app will sign tokens with `undefined`. auth.ts │
│ ... │
└─────────────────────────────── [claude-sonnet-4-6] [pro] ──────┘
Slash Commands
Type / in any chat to run a skill. Skills are plain Markdown files, easy to create your own.
| Command | What it does |
|---|---|
/commit |
Write a conventional commit message for staged changes |
/review-pr 42 |
Full code review of a pull request |
/deploy |
Run your deploy script with rollback awareness |
/summarize src/ |
Summarize all files in a directory |
/web-research "topic" |
Research a topic across the web |
/analyze-code file.ts |
Security, performance, and style analysis |
/ticket PROJ-123 |
Pull ticket context into the conversation |
/image "prompt" |
Generate an image via configured image provider |
/help |
List all available slash commands |
/exit |
Exit the current session |
See Skills docs for all 50 built-in skills and how to create your own with a plain Markdown file.
Headless Mode
Run agents from scripts, CI pipelines, or other services:
# One-shot message
profclaw chat "Summarize the last 10 git commits"
# JSON output for scripting
profclaw chat "List open TODOs in src/" --output json
# Run a skill headlessly
profclaw skill run commit --message "feat: add auth"
# Agent task with file context
profclaw agent run "Review src/ for security issues" --files src/
# Verify your setup
profclaw doctor
REST API:
curl -X POST http://localhost:3000/api/chat/message \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "List open GitHub issues", "provider": "anthropic"}'
Deployment Modes
Same binary, different scale. Set PROFCLAW_MODE and go:
| Mode | What you get | RAM | Best for |
|---|---|---|---|
| pico | Agent + tools + 1 chat channel + cron. No UI. | ~140MB | Raspberry Pi, $5 VPS, home server |
| mini | + Dashboard, integrations, 3 channels | ~145MB | Personal dev server, small VPS |
| pro | + All channels, Redis queues, plugins, browser tools | ~200MB | Teams, production |
Set via PROFCLAW_MODE=pico|mini|pro environment variable.
Where It Runs
| Hardware | RAM | Recommended mode |
|---|---|---|
| Raspberry Pi Zero 2W | 512MB | pico |
| Raspberry Pi 3/4/5 | 1-8GB | mini or pro |
| Orange Pi / Rock Pi | 1-4GB | mini or pro |
| $5/mo VPS (Hetzner, OVH) | 512MB-1GB | pico or mini |
| Old laptop / home PC | 4-16GB | pro |
| Docker (alongside other services) | 512MB+ | any mode |
| Old Android phone (Termux) | 1-2GB | pico |
profClaw requires Node.js 22+. For bare-metal embedded devices (ESP32, Arduino), see MimiClaw (C) or PicoClaw (Go).
Configuration
The setup wizard (profclaw onboard) handles everything interactively. Or set environment variables:
# AI Provider (pick one)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
# Deployment
PROFCLAW_MODE=mini
PORT=3000
# Optional
REDIS_URL=redis://localhost:6379 # Required for pro mode
Run profclaw doctor to verify your configuration at any time.
See .env.example for all 130+ options.
AI Providers
35 providers with 90+ model aliases:
| Provider | Models | Local? |
|---|---|---|
| Anthropic | Claude 4.x, 3.5 | No |
| OpenAI | GPT-4o, o1, o3 | No |
| Gemini 2.x | No | |
| Ollama | Llama, Mistral, Qwen, ... | Yes |
| AWS Bedrock | Claude, Titan, Llama | No |
| Groq | Fast inference | No |
| DeepSeek | V3, R1 | No |
| Azure OpenAI | GPT-4o | No |
| xAI | Grok | No |
| OpenRouter | Any model | No |
| Together | Open models | No |
| Fireworks | Open models | No |
| Mistral | Mistral Large, Codestral | No |
| LM Studio | Local models | Yes |
| ... and 21 more | HuggingFace, NVIDIA NIM, Cerebras, Replicate, Zhipu, Moonshot, Qwen, etc. |
Chat Channels
| Channel | Protocol |
|---|---|
| Slack | Bolt SDK |
| Discord | HTTP Interactions |
| Telegram | Bot API |
| Cloud API | |
| WebChat | SSE (browser-based) |
| Matrix | Client-Server API |
| Google Chat | Webhook + API |
| Microsoft Teams | Bot Framework |
| iMessage | BlueBubbles |
| Signal | signald bridge |
| IRC | TLS, RFC 1459 |
| LINE | Messaging API |
| Mattermost | REST API v4 |
| DingTalk | OpenAPI + webhook |
| WeCom | WeChat Work API |
| Feishu/Lark | Open Platform |
| Bot API | |
| Nostr | Relay protocol |
| Twitch | Helix API + IRC |
| Zalo | OA API v3 |
| Nextcloud Talk | OCS API |
| Synology Chat | Webhook |
Integrations
| Platform | Features |
|---|---|
| GitHub | Webhooks, OAuth, issue sync, PR automation |
| Jira | Webhooks, OAuth, issue sync, transitions |
| Linear | Webhooks, OAuth, issue sync |
| Cloudflare | Workers deployment, KV, D1 |
| Tailscale | Private network access |
Architecture
src/
adapters/ AI agent adapters (tool calling, streaming)
chat/ Chat engine + execution pipeline
providers/ Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, WebChat, ...
execution/ Tool executor, sandbox, agentic loop
core/ Deployment modes, feature flags
integrations/ GitHub, Jira, Linear webhooks
queue/ BullMQ (pro) + in-memory (pico/mini) task queue
providers/ 35 AI SDK providers
skills/ Skill loader and registry
mcp/ MCP server (stdio + SSE)
tui/ Interactive terminal UI (ink + blessed)
types/ Shared TypeScript types
ui/src/ React 19 + Vite dashboard (mini/pro only)
skills/ Built-in skill definitions (Markdown)
Design decisions:
- Same binary scales from pico to pro. Features are gated at runtime.
- Adding an AI provider is one file implementing
ModelAdapter. - Skills are plain
.mdfiles. No code needed. - BullMQ for production queues, in-memory fallback for pico/mini.
See Architecture docs for a deep dive.
Development
git clone https://github.com/profclaw/profclaw.git
cd profclaw
pnpm install
cp .env.example .env
pnpm dev
See CONTRIBUTING.md for full guidelines.
Security
See SECURITY.md for our security policy and how to report vulnerabilities.
Need help?
- Quickstart guide
- Full docs
- Report a bug
- Discord: the #profclaw forum on the GLINR community server
License
profClaw MCP Fragen
Kann ich profClaw komplett offline betreiben?
Ja, du kannst Ollama für eine vollständig offline Nutzung verwenden, sodass deine Daten auf deiner eigenen Hardware bleiben.
Unterstützt profClaw MCP?
Ja, es unterstützt das Model Context Protocol und funktioniert mit Claude Desktop, Cursor und jedem anderen MCP-Client.
Welche Deployment-Modi stehen zur Verfügung?
Es gibt drei Modi: Pico für ressourcenarme Geräte wie den Raspberry Pi, Mini für persönliche Dev-Server und Pro für den vollen Funktionsumfang inklusive Redis-Queues und Plugins.