下载完,双击就能用
不需要装开发环境,不需要敲命令。下载一个文件,双击打开,填一次你的 API 钥匙,之后就正常用。
“Your AI, right at your paw.”
它是一个装在你电脑上的 AI 助手。 不用注册账号,不用打开浏览器登录。你想让它干嘛,打一行字就行 —— 整理文件、看文档、改代码,它真的会动手做。 旁边还有一只小泰迪陪着你。
MollyPaw 是基于 Python + PyWebView 的轻量级 AI Agent 桌面客户端。 不用装 Rust,不用装 Node.js —— 只要 Python,pip 完就跑。 它跑在你自己的机器上,接你自己的模型,还有一只小泰迪陪着你。
你说话,它干活。说人话就行,不用学什么提示词。
不需要装开发环境,不需要敲命令。下载一个文件,双击打开,填一次你的 API 钥匙,之后就正常用。
不是给你一堆建议让你自己弄。整理文件夹、读文档、改代码 —— 你交代的事它直接做完,再告诉你结果。
它叫摩尼。你让它干活它会翻书用功,出错它会哭给你看,你不理它它就趴下睡觉。桌面上的活宠物。
聊天记录和文件都留在本地,不会偷偷传给别人。用本地模型的话,断网也能用。
代码全公开,没有会员,没有功能墙。你只需要付给模型提供方该付的钱;用本地模型就一分不花。
今天用这家,明天换那家,界面完全不变。填个地址和钥匙就切过去了,不重装。
不是又一个 Electron 套壳。MollyPaw 把重量留给了 Python 的简单。
没有 Rust,没有 Node.js,没有 npm。一个 pip install,一个 python main.py,完事。
就是给 Windows 做的。系统托盘、宠物子进程、WebView2 都按 Windows 写的,不假装跨平台。
不背 Chromium 的包袱。冷启动就是开一个本机窗口,界面渲染走系统 WebView。
OpenAI / Claude / 本地模型 —— 只要是 OpenAI 兼容接口,填个 API Key 和 base_url 就能用。
摩尼是独立进程的小泰迪,每秒同步 Agent 状态:待命、干活、崩溃、摸鱼睡觉。
定义一个 Python 类,写上 TOOLS 和 execute,注册进 ToolRegistry —— Agent 立刻多一只手。
会用微信,就会用这个。
去 Release 页面下 MollyPaw.exe,放到桌面就行,不用安装。
双击打开,点右上角设置,把你从模型官网复制来的 API Key 粘进去,保存。
在下面的输入框里说你要干嘛。比如「帮我把下载文件夹里的图片按月份分好」。
唯一的前置条件:装好 Python 3.9 或更高版本。
克隆仓库,或者直接下 Release 里的 MollyPaw.exe。
只要一条命令。pywebview、requests、pillow 这些就位。
开设置面板填 API Key,然后开始聊。要调试就加 --debug。
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/LK-BLOG/MollyPaw.git
cd MollyPaw
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 启动
python main.py
# 调试模式(打开 webview devtools)
python main.py --debug
.\build.bat → dist\MollyPaw.exe
版本信息直接从 GitHub 实时读取,不会给你过期的安装包。
版本与资产列表从 GitHub Releases 实时拉取;本地 releases.json 仅作离线兜底。
GitHub 在国内经常被墙或龟速。主下载按钮已经会自动挑最快的加速节点;下面每个节点的耗时都是你本机实测的,文件与官方完全一致。
正在测速…
测速用的是真实 Range 请求(只下 1 字节),耗时反映的是你到该节点的握手与首包速度。节点挂了就在 assets/js/main.js 的 MIRRORS 里换一条。
sk- 开头的那串。然后打开 MollyPaw 设置,供应商选 DeepSeek,把钥匙粘进去即可。
MollyPaw 是Windows 原生应用,不是"跨平台套壳"。系统托盘、桌面宠物、WebView2 全部按 Windows 实现。
macOS / Linux 没有支持,也没有计划——别等,等不到。
# 下载后校验完整性(PowerShell)
Get-FileHash .\MollyPaw.exe -Algorithm SHA256
# 期望值(若能取到)
计算中…
Windows 版(预打包):Windows 10 / 11 64 位,直接双击,无需 Python。
从源码跑:Python ≥ 3.9,pip install -r requirements.txt,然后 python main.py。
只支持 Windows 10 / 11 64 位。macOS / Linux 跑了也是坏的——系统托盘和宠物那两个模块根本没做适配,别试。
正在读取…
这就是软件本来的样子,左边点对话,右边随便点。发消息被锁了——真聊起来得下载后接你自己的模型。
这个 Demo 跑的是主仓库 frontend/ 的真实代码,只把 /api/* 换成了假响应。可以切对话、翻历史、开设置看配置项。
💡 演示模式下发不出消息,别的都能点。想真聊 → 下载后填你自己的 API Key。
它在干嘛,你不用看日志,看一眼狗就行。点下面四个卡片试试。
主进程维护状态,宠物进程每秒轮询一次 —— 它在干嘛,你看一眼就知道。
网页版是「聊完就没」,MollyPaw 是「真住进你电脑里」。
| 比一比 | MollyPaw | 网页版 AI |
|---|---|---|
| 它能不能碰你的文件 | 能,你授权就行 | 不能,你得自己复制粘贴 |
| 关掉浏览器还在吗 | 一直在,还有宠物在桌面 | 标签页一关就没了 |
| 要不要注册账号 | 不用,装完就用 | 要登录,还限次数 |
| 你的文件去哪了 | 留在你电脑本地 | 全部上传到对方服务器 |
| 要钱吗 | 程序免费,用多少付多少 | 免费版限速,会员才能用 |
| 能不能换模型 | 随便换,界面不变 | 只能用他家的 |
MollyPaw 的取舍很清楚:不为了漂亮界面把一百兆运行时塞进你硬盘。
| 对比项 | MollyPaw | 典型 Electron 客户端 |
|---|---|---|
| 运行时依赖 | 只要 Python | Node.js + 整棵 node_modules |
| 安装包体积 | 轻 | 100 MB 起步 |
| 上手门槛 | pip install | 前端工具链 + 构建脚本 |
| 界面渲染 | 系统 WebView | 内嵌 Chromium |
| Agent 逻辑 | 纯 Python,随手改 | JS 进程 + 主进程通信 |
| 额外送 | 一只桌面宠物 | 无 |
| 许可证 | GPLv3 自由 | 各家不同 |
不画大饼。左边是已经装进你手里的事实,右边是排队中的。
打字就能问,中文英文都行,回答可以复制走。
读文件、写文件、看文件夹,交给它就行。
摩尼住在你桌面上,实时反映干活状态。
你告诉过它的偏好和要求,它跨对话记着。后台还会在空闲时「睡一觉」,把重要的事整理进记忆。
现在只有电脑版。手机版还没排上,别催。
Beta 0.0.0.1.5 已经全部落地,剩下的都是增量。
目录结构、品牌指南、README、PyWebView 入口、临时 Logo。
AgentCore 工具调用循环、OpenAI 兼容 Provider、文件工具。
聊天界面、消息气泡、棕白配色、HTTP 通信与事件轮询。
设置面板、错误处理、系统托盘、PyInstaller 打包、GitHub 发布。
能。你是使用者,不是开发者。下载 exe、双击、粘一次 API Key,剩下的就是打字聊天。
MollyPaw 自己不需要账号。但你得有一个 AI 模型提供方的账号,因为 AI 是那边在算钱。
程序本身永久免费。模型按用量计费,普通聊天一个月几块钱;用本地模型就是零成本。
程序在你电脑上跑,文件也在本地。只有你主动让它做的事,内容才会发给你配置的那家模型。
整理下载文件夹、把一堆文档读成摘要、翻译、改代码、批量重命名、写脚本 —— 你描述目标,它动手。
记得。你在一个对话里的上下文它保持;你告诉过它的长期偏好和要求,它也会记下来,换个对话照样认。它还会在空闲时自己「睡一觉」,把重要的事整理进长期记忆,不重要的丢掉。
正常,国内直连 GitHub 就是会抽。用上面的国内加速镜像,随便挑一个,下下来的文件跟官方一模一样。
因为我们没买代码签名证书(那玩意儿挺贵)。点「更多信息」→「仍要运行」就行。不放心可以不装。
能。宠物是独立的小窗口,关掉完全不影响聊天。
先确认系统是 Windows 10/11。还是不行的话去 GitHub 提个 Issue,把报错截图贴上去。
MollyPaw 本身免费,GPLv3 开源。你只需要自己付模型 API 的钱,用本地模型就是零成本。
任何 OpenAI 兼容接口,包括 OpenAI、Claude(兼容网关)、以及本地部署的模型。设置面板里填 API Key、base_url、模型名即可。
程序本地运行,数据只发给你在设置里填的那个 API 地址。用本地模型就完全离线。
能。宠物是独立进程,关掉不影响主程序聊天。
可以。定义一个 Python 类,提供 TOOLS 和 execute(),注册进 ToolRegistry 就完事。
因为目标用户不需要为了一个聊天窗口装一百多兆的运行时。能 pip 解决的事,不引入构建链。
前端直接请求 api.github.com/repos/LK-BLOG/MollyPaw/releases(带 CORS,每 IP 每小时 60 次),版本号、发布时间、资产大小、历史记录全部实时取。请求失败时回落到同目录的静态快照 releases.json。
页面里的镜像列表会并行探一次 HEAD 到各加速节点的真实资产地址,把通的排前面。加速节点列表在 assets/js/main.js 里,挂了自己加。