Tabby VSCode Agent：为VS Code提供AI驱动的终端控制插件

Tabby VSCode Agent 是一个开源插件，专为 Visual Studio Code (VS Code) 设计，集成在 Tabby 终端中，通过 AI 技术实现终端命令的智能控制和自动化。它基于 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供快速、可靠的终端操作支持。用户可以通过简单的配置，将 AI 助手接入 VS Code，实现命令执行、终端管理等功能。该插件优化了设置界面和登录流程，提升响应速度，适合开发者在编码时更高效地管理终端任务。项目托管在 GitHub 上，允许用户贡献代码和提出改进建议。

功能列表

• AI驱动的终端控制：通过 AI 助手执行终端命令，如查看 Docker 网络或列出终端会话。
• 内置 MCP 服务器：提供可靠的通信协议，支持多种 AI 客户端连接。
• 快速打开 Copilot 聊天窗口：从 Tabby 导航栏直接启动 GitHub Copilot 聊天功能。
• 命令输出存储：保存完整的命令输出，支持分页查看。
• 优化设置界面：重新设计的设置页面，简化配置和登录流程。
• Pair Programming 模式：提供命令确认对话框和安全选项，确保 AI 执行命令的安全性。
• 支持多种 AI 客户端：兼容多个 AI 客户端，灵活接入不同服务。

使用帮助

安装流程

要使用 Tabby VSCode Agent，首先需要安装 Tabby 终端和插件，并配置 VS Code 环境。以下是详细步骤：

1. 安装 Tabby 终端插件：
   • 打开 Tabby 终端，进入设置页面。
   • 导航到 Plugins → MCP 部分。
   • 找到 Tabby VSCode Agent 插件，点击“Install”按钮。
   • 安装完成后，重启 Tabby 终端以完成插件初始化。
2. 配置 MCP 服务器：
   • 在 Tabby 终端的设置页面，进入 Copilot 部分。
   • 查看“Instructions”折叠部分，获取详细的配置指南。
   • 设置 MCP 服务器端口，默认端口为 3001。
   • 如果需要服务器随 Tabby 启动，启用“Start on Boot”选项。
   • 将 AI 客户端连接到 MCP 服务器。支持的客户端列表可在 https://modelcontextprotocol.io/clients 查看。
3. 配置 VS Code 的 MCP 服务器：
   • 打开 VS Code，在 Tabby 设置的 Copilot 部分找到 Stdio 服务器脚本路径。
   • 点击“Copy”按钮复制路径。
   • 在 VS Code 的 mcp.json 文件中，添加以下配置：

     {
     "servers": {
     "tabby-stdio": {
     "type": "stdio",
     "command": "node",
     "args": ["<PASTE THE COPIED PATH HERE>"]
     }
     }
     }
     

   • 保存文件，确保 VS Code 正确识别服务器。
4. 启用 Pair Programming 模式：
   • 在 Tabby 设置的 Copilot 部分，找到“Enable Pair Programming Mode”选项并启用。
   • 配置额外的安全选项，如命令确认对话框，防止意外执行命令。

使用主要功能

• 列出终端会话：
  • 在 VS Code 中，打开 Tabby 的 Copilot 聊天窗口。
  • 输入命令，如 list my terminal sessions，AI 将返回当前所有终端会话的列表。
  • 结果会以分页形式显示，方便查看多个会话。
• 执行终端命令：
  • 在 Copilot 聊天窗口输入命令，例如 ls -la。
  • 如果启用了 Pair Programming 模式，系统会弹出确认对话框，询问是否执行。
  • 确认后，命令将在第一个可用的终端会话中执行，输出结果会存储并可随时查看。
• 管理 Docker 网络：
  • 输入类似 use tabby show my Docker networks 的命令。
  • AI 会通过 MCP 服务器调用 Docker 相关命令，并返回网络列表。

特色功能操作

• 快速访问 Copilot 聊天：
  • 在 VS Code 的 Tabby 导航栏，点击相关按钮即可打开 GitHub Copilot 聊天窗口。
  • 此功能让用户无需切换工具，直接与 AI 交互。
• 命令输出存储与分页：
  • 每次执行命令后，输出会自动保存。
  • 在 Tabby 终端的插件界面，可以通过分页导航查看历史命令输出。
• 安全模式操作：
  • Pair Programming 模式要求用户确认每个 AI 执行的命令。
  • 若命令可能有风险，可通过“Command Rejection”功能拒绝执行，并提供反馈。

贡献代码

如果想为插件添加新功能，可以通过 GitHub 贡献代码：

• 访问 https://github.com/SteffMet/tabby-vscode-agent。
• Fork 仓库，创建新分支：git checkout -b feature/your-feature。
• 提交更改：git commit -m 'Add your feature'。
• 推送分支：git push origin feature/your-feature。
• 提交 Pull Request，参考贡献指南完成代码提交。

应用场景

1. 开发者日常终端管理
   开发者在 VS Code 中频繁使用终端命令时，Tabby VSCode Agent 可通过 AI 快速执行复杂命令，如查看文件列表或管理 Docker 容器，减少手动输入时间。
2. 团队协作编码
   在团队项目中，启用 Pair Programming 模式后，团队成员可通过 AI 安全地执行命令，适合多人协作时验证命令正确性。
3. 学习和调试
   新手开发者可通过 Copilot 聊天窗口询问终端命令用法，AI 会提供示例并直接执行，适合学习 Linux 或 Docker 命令。
4. 自动化脚本开发
   插件支持保存命令输出，开发者可利用这些记录优化自动化脚本，提高脚本开发的效率。

QA

1. Tabby VSCode Agent 需要 GitHub Copilot 吗？
   是的，插件需要 GitHub Copilot 在 VS Code 中启用，以支持 AI 驱动的聊天和命令执行功能。
2. 如何查看支持的 AI 客户端？
   访问 https://modelcontextprotocol.io/clients，查看兼容的 AI 客户端列表，并按照说明配置。
3. 插件支持哪些操作系统？
   插件基于 Tabby 终端和 VS Code，支持 Windows、macOS 和 Linux，具体兼容性取决于 Tabby 终端的支持范围。
4. 如何处理命令执行失败？
   启用 Pair Programming 模式后，若命令有误，可通过拒绝功能反馈问题。检查 MCP 服务器端口和 AI 客户端配置，确保连接正常。