Eine Aufgabe auf allen Rechnern aus einem ChatGPT- oder Claude-Chat steuern
Viele arbeiten mit mehreren Rechnern, vom Arbeitslaptop bis zum Heimserver, und müssen sich zu jedem einzeln verbinden. Ein Ansatz zeigt, wie sich Aufgaben aus einem einzigen Chat heraus auf allen Geräten ausführen lassen.
Veröffentlicht am 23. Okt. • Zuerst erschienen auf netbka.hashnode.dev • KI-unterstützt
Wenige Menschen, die mit Computern arbeiten, haben nur einen. Es gibt den Arbeitsrechner, den PC zu Hause, vielleicht einen kleinen Server oder eine Cloud-VM und den Laptop der Eltern in einer anderen Stadt, dem man nur Aufmerksamkeit schenkt, wenn etwas kaputtgeht.
Jeder davon ist ein eigener Ausflug. Eine Remote-Sitzung öffnen, sich per SSH verbinden, ins andere Zimmer gehen oder die Mutter am Telefon durch die Einstellungen führen. Und dasselbe dann beim nächsten Rechner wiederholen.
Der KI-Chat, den man ohnehin schon nutzt, kennt die meisten Befehle für diese Aufgaben. Ihm fehlt nur ein Weg auf die eigenen Computer. Dieser Beitrag zeigt einen Weg, ihm diesen zu geben: echte Prompts, das Setup und die Punkte, an denen es nicht mehr das richtige Werkzeug ist.
Ich entwickle Local Commander, daher ist dies das Setup, das ich am besten kenne. Es besteht aus zwei Teilen. Ein kleiner Agent läuft auf jedem Computer unter dem Benutzerkonto des Nutzers; er baut eine ausgehende Verbindung zu localcmd.app auf und wartet auf Aufgaben, sodass kein Port-Forwarding eingerichtet werden muss.
Die eigene KI-App verbindet sich mit dem gehosteten MCP-Server unter https://localcmd.app/mcp (Streamable HTTP, OAuth-Anmeldung). Wenn man etwas anfragt, ruft das Modell Werkzeuge auf diesem Server auf, etwa eine Datei lesen, suchen, einen Befehl ausführen, Git prüfen oder einen lokalen Webdienst testen, ob er antwortet, und jeder Aufruf läuft auf dem Computer, an den er gerichtet war. Unabhängige Aufgaben auf verschiedenen Computern laufen parallel; Arbeiten am selben Ordner warten, bis sie dran sind.
Wenn mehr als ein Computer online ist und man keinen genannt hat, weisen die Anweisungen des Servers das Modell an, nachzufragen, statt zu raten. Es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und anderen Apps, die Remote MCP mit Anmeldung unterstützen.
Benenne die Computer so, wie sie in deinem Konto erscheinen. Die folgenden Prompts sind Beispiele; passe die Namen und Details an deine an.
Man hat ein paar Maschinen, die einfach nur laufen sollen. Statt sich in jede einzuloggen:
Prüfe Speicherplatz, Arbeitsspeicher und fehlgeschlagene Dienste auf allen meinen Servern und sag mir, welcher Aufmerksamkeit braucht.
Das Modell schickt dieselbe Art von Prüfung an jeden Computer, liest die Ergebnisse und liefert eine einzige Antwort statt einer Reihe von Terminal-Fenstern. Frage danach mit "Zeig mir den Befehl und die Ausgabe, auf die du dich gestützt hast." Verlange die Belege, nicht nur das Urteil.
Der Build läuft auf dem Desktop, aber auf dem Laptop schlägt er fehl. Bevor irgendjemand den Code anfasst:
Vergleiche dieses Projekt auf Work PC und Laptop: Git-Revision, Node- und Paketmanager-Versionen, die Lockfile und den Build-Befehl. Führe dann den Build auf beiden gleichzeitig aus und zeig mir den ersten relevanten Unterschied, als Tabelle mit einer Spalte pro Computer. Installiere nichts und bearbeite keine Dateien.
Wenn die beiden Maschinen auf unterschiedlichen Revisionen stehen, sieht man das, bevor jemand der Umgebung die Schuld gibt.
Speicherplatz ist der Klassiker. Zieht die Maschinen ein, zu denen man sonst persönlich hinfahren müsste:
Prüfe den freien Speicherplatz auf jedem Computer, auch auf Mamas Laptop. Liste auf allen mit weniger als 10 % freiem Speicher die größten Ordner im Benutzerprofil auf. Lösche oder verschiebe nichts.
Wenn sich herausstellt, dass einer davon das eigentliche Problem ist, bleibt man im selben Chat und grenzt es ein:
Finde auf Mamas Laptop heraus, warum ihre Foto-App nicht mehr startet. Prüfe die Fehlerprotokolle, ob sie läuft, und den freien Speicherplatz. Erklär es in einfachen Worten, die ich ihr am Telefon vorlesen kann. Deinstalliere nichts, starte den Computer nicht neu und ändere keine Einstellungen.
Die "nicht"-Zeilen lohnen sich in jedem Prompt, der nur nachsehen soll. Sie lenken das Modell, sind aber kein Schloss; dafür sind die Zugriffseinstellungen da (mehr dazu weiter unten).
Es gibt keinen Code zu schreiben. Mache die Installation, bevor du sie brauchst: Ein Laptop in einer anderen Stadt muss eingerichtet werden, während jemand davor sitzt, idealerweise sein Besitzer, und mit dessen Erlaubnis.
Du kannst Befehle blockieren, eine laufende Aufgabe abbrechen und einen Computer oder eine KI-App jederzeit auf localcmd.app sperren.
Kann ich das von meinem Handy aus machen? Ja, über jede KI-App auf deinem Handy, die mit Local Commander verbunden ist. Der Computer muss wach, online sein und den Agenten ausführen. Wenn dein Deployment von deinem Arbeits-PC läuft, kannst du es aus dem Zug starten, solange dieser PC eingeschaltet ist.
Muss ich Code schreiben? Nein. Installiere den Agenten, genehmige ihn und tippe deine Anfragen in den KI-Chat, den du bereits nutzt.
Kann es dieselbe Aufgabe gleichzeitig auf all meinen Computern ausführen? Ja. Frag danach in einer einzigen Nachricht. Unabhängige Aufgaben laufen parallel; Arbeiten am selben Ordner warten, bis sie dran sind.
Welche Systeme unterstützt der Agent? Windows 11 x64, macOS 14 oder neuer auf Apple Silicon sowie Linux mit einer systemd-User-Session (Ubuntu 24.04 x64 oder arm64), jeweils mit Node.js 20 oder neuer.
Zeigt er mir den Bildschirm des anderen Computers? Es ist kein Screen-Sharing-Tool. Es arbeitet über Befehle, Dateien und Protokolle, ohne Maussteuerung. Wenn eine Lösung erfordert, dass jemand durch einen Dialog klickt, nutze Screen-Sharing.
Wenn deine Maschinen auf mehr als einen Ort verteilt sind, würde ich gerne hören, welche Aufgabe du zuerst übergeben würdest und wo dieses Setup dich ausbremst. Dieselben Schritte findest du auf der Anleitungsseite: https://localcmd.app/control-multiple-computers-with-ai
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 23 • Originally published at netbka.hashnode.dev • AI-assisted
Few people who work with computers have just one. There's the work machine, the PC at home, maybe a small server or a cloud VM, and a parent's laptop in another city that only gets attention when it breaks.
Each of them is a separate trip. Open a remote session, SSH in, walk to the other room, or talk your mom through Settings over the phone. Then do the same thing again on the next machine.
The AI chat you already use knows most of the commands for those jobs. What it lacks is a way onto your computers. This post shows one way to give it that: real prompts, the setup, and where it stops being the right tool.
I build Local Commander, so this is the setup I know best. It has two parts. A small agent runs on each computer under your user account; it opens an outgoing connection to localcmd.app and waits for work, so there's no port forwarding to set up.
Your AI app connects to the hosted MCP server at https://localcmd.app/mcp (Streamable HTTP, OAuth sign-in). When you ask for something, the model calls tools on that server, such as read a file, search, run a command, check Git or ask a local web service whether it answers, and each call runs on the computer it was addressed to. Independent tasks on different computers run side by side; work on the same folder waits its turn.
If more than one computer is online and you didn't say which one, the server's instructions tell the model to ask instead of guessing. It works from ChatGPT, Claude, Cursor and other apps that support remote MCP with sign-in.
Name computers the way they appear in your account. The prompts below are examples; change the names and details to match yours.
You have a few machines that are supposed to just run. Instead of logging in to each one:
Check disk space, memory and failed services on all my servers and tell me which one needs attention.
The model sends the same kind of check to each computer, reads what comes back and gives you one answer instead of a row of terminal windows. Then follow up with "Show me the command and output you based that on." Ask for the evidence, not only the verdict.
The build passes on your desktop and fails on the laptop. Before anyone touches code:
Compare this project on Work PC and Laptop: Git revision, Node and package-manager versions, the lockfile and the build command. Then run the build on both at the same time and show me the first difference that matters, as a table with one column per computer. Don't install anything or edit files.
If the two machines are on different revisions, you see that before anyone starts blaming the environment.
Disk space is the classic. Include the machines you would otherwise have to visit:
Check free disk space on every computer, including Mom's laptop. On any with less than 10% free, list the biggest folders in the user's profile. Don't delete or move anything.
When one of them turns out to be the real problem, stay in the same chat and narrow it down:
On Mom's laptop, find out why her photo app no longer starts. Check its error logs, whether it is running, and free disk space. Explain it in plain words I can read to her over the phone. Don't uninstall anything, restart the computer or change settings.
The "don't" lines are worth keeping in any prompt that only needs to look. They steer the model, but they are not a lock; that is what access settings are for (more below).
There's no code to write. Do the install before you need it: a laptop in another city has to be set up while someone is sitting at it, ideally its owner, and with their permission.
You can block commands, cancel a running task, and revoke a computer or an AI app at localcmd.app at any time.
Can I do this from my phone? Yes, through any AI app on your phone that is connected to Local Commander. The computer must be awake, online and running the agent. If your deploy runs from your work PC, you can start it from a train, as long as that PC is on.
Do I need to write code? No. Install the agent, approve it, and type requests in the AI chat you already use.
Can it run the same task on all my computers at once? Yes. Ask for it in one message. Independent tasks run side by side; work on the same folder waits its turn.
Which systems does the agent support? Windows 11 x64, macOS 14 or later on Apple Silicon, and Linux with a systemd user session (Ubuntu 24.04 x64 or arm64), with Node.js 20 or later.
Does it show me the other computer's screen? It isn't a screen-sharing tool. It works through commands, files and logs, with no mouse control. If a fix needs someone to click through a dialog, use screen sharing.
If your machines are spread across more than one place, I'd like to hear which job you would hand over first, and where this setup gets in your way. The same steps are on the guide page: https://localcmd.app/control-multiple-computers-with-ai