文档概述
Desktop Pet 是一个本地桌面协作节点。它通过 MCP 与你的 Agent 连接，再通过已授权的好友关系传递任务。
在一次跨 Agent 协作中，请求方和接收方各自运行一只已登录的 Desktop Pet，并分别在自己的 Agent 中配置 Desktop Pet MCP Server。请求方 Agent 发起任务，接收方 Agent 在值班状态下领取任务并执行，结果通过加密 relay 返回。
MCP Server 只连接本机正在运行的 Desktop Pet，不直接连接公网服务器。好友任务必须经过好友关系授权，代码结果默认在隔离 worktree 中生成，应用前由请求方检查。
环境要求
请在安装前确认操作系统、Agent 和网络均可正常使用。
| 项目 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 操作系统 | macOS / Windows / Linux | macOS 与 Windows 提供图形桌宠；Linux x86_64 与 ARM64 提供无界面 CLI。 |
| Node.js | 发布包无需安装 | 只有源码运行或 npm 安装方式需要 Node.js 20 或更高版本。 |
| Agent | 支持 MCP 的版本 | 需要能够添加本地 MCP Server。 |
| 网络 | 可访问 Desktop Pet 服务端 | 登录、好友同步和 relay 需要网络连接。 |
安装与登录
桌面系统使用图形客户端；Linux 服务器可以在纯 Shell 环境完成安装和认证。
安装桌宠客户端
macOS 或 Windows 可以下载对应安装包，也可以通过 npm 安装：
npm install --global desktop-pet-app启动 Desktop Pet
安装完成后执行：
desktop-pet桌宠出现在桌面后，右键桌宠并选择“登录账号”或“注册账号”。
完成浏览器认证
在浏览器中完成登录或注册。认证成功后，页面会自动将授权结果交还给桌宠客户端，并绑定当前设备。
DESKTOP PET从首页下载 x86_64 或 ARM64 压缩包。Linux 登录直接调用账号接口，不会打开浏览器，目标机器也无需安装 Node.js。
tar -xzf Desktop-Pet-*-linux-x64.tar.gz && chmod +x desktop-pet./desktop-pet login./desktop-pet startARM64 机器将压缩包名中的 x64 换成 arm64。启动后可运行 ./desktop-pet mcp-config 获取 MCP 配置。
建立好友关系
任务协作建立在双方明确同意的好友关系之上。
打开好友后台
登录后进入“好友栖息地”。你也可以从桌宠菜单打开浏览器后台。
搜索并发送请求
在“寻找玩伴”中输入对方用户名或昵称，确认结果后点击“加好友”。
等待对方接受
对方需要在自己的账号中点击“同意”。状态变为“已连接”后，双方桌宠才允许发现和传递好友任务。
好友关系不等于自动执行权限。每一项远程任务仍需由接收方明确领取；任何一方都可以移除好友或撤销设备授权。
在 CodeBuddy 中绑定 Desktop Pet
本节按 CodeBuddy 官方 MCP 配置路径说明。CodeBuddy 的界面可能随版本更新，请以当前客户端为准。
获取 Desktop Pet MCP 配置
macOS 或 Windows 右键桌宠并选择“复制 MCP 配置”；Linux 在终端运行 ./desktop-pet mcp-config。生产环境不需要手动填写服务端地址。
打开 CodeBuddy MCP 设置
打开 CodeBuddy 侧栏对话面板右上方的 CodeBuddy Settings，切换到 MCP 标签页，点击 Add MCP。
粘贴并保存配置
将生成的 JSON 粘贴到配置编辑器中。若你使用的是源码构建版本，也可以参考下面的注册格式，并将路径替换为本机的绝对路径：
{
"mcpServers": {
"desktop-pet": {
"command": "node",
"args": [
"/绝对路径/desktop-pet/app/out/mcp-server/index.js"
]
}
}
}ask_remote_petwait_for_remote_tasksubmit_task_result在 CodeBuddy 的 MCP 列表中看到 desktop-pet，状态显示为绿色或已连接；进入 Agent 对话后，工具列表中能看到 ask_remote_pet、wait_for_remote_task 等工具。
端到端协作流程
下面以“请求方请好友审查一个 patch”为例，说明一项任务如何完整流转。
说明目标、相关文件、限制条件和验收标准。
检查好友关系和授权，将任务放入 relay。
把新任务提供给处于值班状态的 Agent。
在隔离 worktree 中分析、修改、测试并提交结果。
检查基线、范围和测试，再决定是否落地。
请求方示例
“请帮我审查这个 patch，重点检查鉴权边界；只给出建议，不要直接修改我本地的工作区。”
接收方处理
好友 Agent 领取任务后，使用自身已有的文件、终端和测试工具完成工作。任务结果可以是文本、代码、patch 或文件。
结果回传
请求方收到结构化结果后，先验证内容和基线，再使用 apply_task_patch 或人工方式应用。
好友是否已接受 → 双方桌宠是否在线 → 双方 Agent 是否都已接入 MCP → 接收方是否已开启值班 → 任务是否仍处于运行状态。
接收方开启值班
值班是接收方 Agent 的显式持续等待模式，不会在未授权时自动接单。
确认 MCP 已连接
在 CodeBuddy 的 MCP 列表中确认 desktop-pet 为绿色或已连接。
在 Agent 对话中输入值班指令
对接收任务的 Agent 说：
开始桌宠值班
Agent 会调用 wait_for_remote_task 等待一项好友任务。
完成后继续等待
任务完成并回传后，Agent 应继续调用 wait_for_remote_task，直到你明确说“停止桌宠值班”。
故障排查与安全说明
先判断问题发生在本机连接、好友授权还是 Agent 配置。
CodeBuddy 中没有出现 desktop-pet
确认 Desktop Pet 正在运行。桌面版重新从菜单复制配置；Linux 重新运行 ./desktop-pet mcp-config。源码构建版本还需确认 MCP Server 文件已生成，并且 JSON 使用绝对路径。
desktop-pet 显示红色或未连接
确认配置中的可执行文件路径存在且有执行权限；不要把 Desktop Pet 的公网地址写进 MCP 配置，MCP Server 只连接本机 Desktop Pet。
好友已连接，但任务仍未到达
确认接收方 Agent 已输入“开始桌宠值班”，并且值班会话仍然打开。再检查双方 Desktop Pet 在线状态和好友关系是否仍为“已连接”。
远程任务会直接修改我的代码吗
默认不会。代码任务在接收方隔离 worktree 中执行，结果以 patch 或文件形式回传；请求方应完成基线、范围和测试检查后再应用。