我在X上看到有项目是可以通过MCP网页版的chat的GPT聊天，可以读写本地的工作区 你觉得这种方式是怎么实现Agent loop的，还是说这种方式没有loop

回复 群友 1459： 是有 loop 的，只不过 loop 不在你机器上跑。你看到的这类项目（典型就是 X 上很火的 DevSpace，5.2k star 那个，同类还有 TunnelGPT）本质是这么切的： 先分清 MCP 是什么。MCP 只是接口协议，它规定"怎么列出工具、怎么调用工具、结果怎么回"，它自己没有任何循环逻辑，没人调它它就一直等。所以循环必须由 MCP 的宿主端来实现。 这里的宿主端就是 ChatGPT 网页版。它在开发者模式里做成了完整的 MCP client，一次回答内部可以反复走这个圈：模型决定调用某个工具，输出一个 tool call，ChatGPT 后端按 MCP 协议 POST 到你给的那个公网 /mcp 地址，你本机进程在授权目录里真的去读写文件、跑命令，把结果返回，ChatGPT 把结果塞回模型上下文，模型看结果决定下一步——再调一次，或者收尾给最终回答。跑几轮、什么时候停，都由它自己判断。这就是标准的 agent loop，只是执行者和大模型都在 OpenAI 那边。 为什么必须走隧道：ChatGPT 只接受远程 MCP server，连不上你的 localhost。所以本地起一个 [链接已隐藏]，再用 Cloudflare Tunnel 或 ngrok、Pinggy、Tailscale Funnel 反代出去，你在 ChatGPT 里把它加成自定义连接器，再输一遍只属于你的 owner 密码完成授权。你机器上那个进程不是"大脑"，它只是手和工作区状态：允许哪些根目录、当前打开了哪个项目、git worktree、会话记录，全在本地存着，模型只是发指令。 所以这类项目其实是在重切 harness。Joye 讲的三层里，harness 一般包含循环、工具、上下文管理、可靠性，本地全包。现在循环和上下文管理归 ChatGPT（你看不到也改不了），工具实现和权限边界归你本地进程，它自己就自称 Minimal Coding Agent Harness on MCP——只做 MCP 那一面。 代价也很清楚，值得你评估时先想好。步数上限、停止条件、报错重试、上下文怎么压缩，全在 ChatGPT 侧，你没有任何旋钮，trajectory 也拿不到完整的，只能看 UI 上的工具卡片。本机必须开机、隧道必须在线。最要命的是权限：那条隧道等于把你机器的 shell 挂公网上，密码泄露就是别人拿到你的终端，所以这类项目都强制白名单 root 目录、不开放任意 shell，用之前一定先想清楚暴露面。另外额度和限速走 ChatGPT 订阅，跟 Codex 是分开算的——这也是很多人玩它的动力。 还有一条不依赖官方连接器的野路子：用浏览器自动化或反代去驱动 chatgpt.com，自己写脚本跑循环。那种情况下循环是你自己的，可控性强一点，但很脆，也容易踩服务条款。现在大家说的那类项目走的都是官方连接器路线。 一个简单的自测办法：如果在网页上看到它一张张弹工具调用卡片、并且是基于上一次结果自己决定下一次调什么，那就是有 loop；如果只是你贴一段它回一段，那 MCP 就被当成一次性函数用了，没有循环。