ANDROID · LOCAL-FIRST AI WORKSPACE

断网，
也能用。

MCA 把本地模型、角色卡、生图、生视频、DSH 工作台与 Local API 装进一台 Android 手机。模型在你手里，密钥在你设备里；云端接口是可选项，不是前提。

下载 Android 版 在 GitHub 查看源码 ↗

v0.4.1/arm64-v8a/612.7 MB · 为什么这么大？

  • 账号不需要
  • 密钥本机加密
  • 许可Apache-2.0
  • 系统Android 8.0+
MCA 聊天界面真机截图：顶部显示本地模型 Qwen3.5-0.8B 与 11.0 token/s，对话在断网状态下生成。

真机截图 · 飞行模式 · 模型完整加载后

运行时 MNN llama.cpp OpenAI Anthropic stable-diffusion.cpp QNN / HTP MediaTek NPU Wan 2.2
01 / FOUR SOURCES

四源归一。

开屏里的四束光，对应四种能力：本地推理、云端接入、图像与视频、Agent 与 API。它们分开时是零件，合起来才是一次完整的对话。

01

本地推理与角色卡

MNN 优先，GGUF 兼容；支持 PNG / CC_V3 角色卡与世界书直导、KV 前缀缓存复用。模型加载后，飞行模式也能继续聊。

MNN · llama.cpp · CC_V3本地引擎 →
02

云端接入与联网检索

OpenAI 兼容与 Anthropic Messages 协议，配合 SearxNG / Brave / Tavily / Jina 智能联网检索与来源卡片，随时可切回本地。

OpenAI · Anthropic · Search联网与协议 →
03

图像与视频

stable-diffusion.cpp、MNN-Diffusion、QNN 与 MediaTek 后端，断网也能给角色配图；生图与 Wan 2.2 视频为实验能力，取决于完整模型包。

SD · MNN · QNN · Wan 2.2图像引擎 →
04

Agent 与 API

本地工具、MCP、记忆、DSH 0.2.2-rc.1 预览工作台，以及 11435 端口的 OpenAI 兼容 Local API，让电脑或脚本直接调用这台手机。

AGENT · DSH · LOCAL API开发者接口 →
02 / WORKSPACES

不止会聊天。

同一个底座上还有三个独立工作台：DSH、生图、生视频。它们各有自己的入口、自己的模型包和自己的边界。下面不是三句简介，是三个能展开看的页面。

官方内核，跑在手机里

DSH 不是把网页塞进 WebView。它有一份独立的 Node 内核、独立的会话数据、独立的网关；启动过程分六个阶段，任何一步失败都会停在真实的失败点，而不是继续假装“加载中”。

DSH 工作台真机截图：官方 DeepSeek Harness 起始页「探索未至之境」，底部已绑定本地模型 Ling-3.0-tiny-abliterated-APEX-I-Compact。 DSH 起始页
FIG. 02 DSH 起始页 · 平板真机，已绑定本地模型
DSH 设置页真机截图：通用设置下的权限、语言、外观、字号大小、工作步骤展示与快捷键等选项。 设置页
FIG. 05 DSH 设置页 · 真机，权限与外观
模型页真机截图：本地模型列表与已加载模型的状态、参数量与量化信息。 模型页
FIG. 03 模型页 · 真机
DSH 控制台真机截图：运行阶段、页面来源、首帧渲染、模型绑定，以及手机能力里 Android 系统、特权 Shell、无障碍、虚拟屏、浏览器、工作区终端的注册状态。 DSH 控制台
FIG. 04 DSH 控制台 · 真机

六阶段启动

  1. NODE_PROCESS_ALIVE内核进程起来
  2. PORT_LISTENING本地网关监听
  3. HTTP_AUTHENTICATED令牌校验通过
  4. PLUGINS_LOADED插件装载完成
  5. READY可接收任务
  6. FIRST_FRAME_RENDERED首帧呈现

六阶段全部出现，才允许说“DSH 起来了”。

能力注册去哪看

Android 系统
可用 · 工具已注册
特权 Shell
未启用 · 无 root 或 Shizuku 通道
无障碍
未启用 · 服务未开启
虚拟屏
未启用 · 桥接未运行
工作区终端
可用 · real pty · seam=active

设备接入通道

  • Root可获得高信任执行与虚拟屏；没有 root 时如实报不可用。
  • Shizuku通知、剪贴板、改系统设置等 4 个工具经授权通道调用。
  • ADB 配对无线调试 + 6 位配对码；可自动配置端点、断开与重连。
  • 无障碍点按、滑动、输入、返回等 12 个屏幕操作工具，需单独授权。

工具总量

2系统工具
4Shizuku
12无障碍
6虚拟屏

维护与边界

  • 控制台可备份、恢复、移入回收站、彻底删除与补丁回滚。
  • 虚拟屏 6 个工具只在 root 或 Shizuku 下注册，否则打警告。
  • 内核 0.2.2-rc.1 仍有上游破坏性变更，第三方插件升级需注意。

DSH 是开发预览内核。它也是安装包体积的主要来源之一——612.7 MB 里有很大一块是它。

给角色配一张图

图片工作台有自己的引擎、自己的模型包、自己的图库。可以在页面里生成，也可以在聊天中直接让角色画一张。

MCA 图片模板卡「液态金属花园」缩略图：金属质感的角色立在玻璃温室里。
液态金属花园
MCA 图片模板卡「晨光工作岛」缩略图：阳光下的悬浮工作台。
晨光工作岛
MCA 图片模板卡「山海便签」缩略图：手账质感的山水拼贴。
山海便签
MCA 图片模板卡「纸雕分身」缩略图：纸雕风格的少年坐在书架上。
纸雕分身

FIG. 05 八张模板卡里的前四张，取自平板真机截图；点击即把提示词带进输入框。

平板真机图片工作台：顶部引擎下拉选中 Anima Preview Q4（本地导入、CPU），生成方式提供文生图/图生图/局部重绘，八个模板卡，下方「我的图片」图库带搜索框与八个筛选器，显示共 24 张图片。 图片工作台
FIG. 06 图片工作台 · 平板真机，24 张图片与八张模板卡
平板真机本地生图结果：Anima Preview Q4（CPU）按提示词 1girl, silver hair, blue dress, cherry blossom, sunset sky 生成的蓝裙角色全身像，画面下方提示「已生成图片并保存到图片库」。 平板出图
FIG. 07 平板真机出图 · Anima Preview Q4（CPU），提示词原样可见
手机真机本地生图成果：Animagine XL v4 生成的白发角色全身立绘，右下角是同角色的近景版本；图片底部标注「手机真机生成 · Animagine XL v4」。 手机出图
FIG. 08 手机真机出图 · Animagine XL v4，自带出处标注

引擎对照

生图引擎与运行位置
引擎位置说明
stable-diffusion.cpp本地主力路径，支持 SDXL 系
MNN-Diffusion本地移动端加速路径
QNN / HTP本地骁龙 NPU，需 QAIRT SDK
LiteRT Qualcomm本地LiteRT 加速后端
MediaTek NPUG/DLA本地天玑 NPU 适配
OpenAI Images云端用你自己的 key
DashScope Image云端阿里云百炼

一次生成里真正发生的事

  1. 01提交参数校验 + 模型包完整性检查
  2. 02加载真实 native 加载，失败即报失败
  3. 03采样逐步显影，第 N/M 步与已等待秒数实时可见
  4. 04落盘VAE 解码后写入图库，可保存、分享与编辑

三种生成方式

文生图
纯提示词起步
图生图
以已有图片为底
局部重绘
只改涂抹区域

图库不是一堆文件

  • 可按模型、模式、尺寸、操作、日期、Scheduler、Runtime、执行设备筛选，也能全文搜提示词。
  • 图片可收藏，可整库备份与恢复——换机不用重跑。
  • 提示词翻译（Hy-MT2）是可选组件：没装时如实显示「未安装」并给出下载入口，不会静默把中文提示词送进英文模型。

本地生图是实验能力：需要完整模型包（扩散主模型 + VAE/AE + 文本编码器），以真实 native 加载与出图为准，不保证每台设备都能跑。上面两张成果图分别来自平板（Anima Preview Q4 / CPU）与手机（Animagine XL v4）。

一张可编辑的节点图

生视频不是一个“输入框 + 生成按钮”。它把 Wan 2.2 的推理拆成七个可编辑节点：改分辨率、改帧数、换 LoRA、重排版，都在图上完成。

视频画布真机截图：六个节点卡片横向排布，每张卡片显示输入端口与当前参数，如 480×832、33 帧、euler、20 步。 画布节点
FIG. 09 画布节点 · 真机，可拖动重排
平板真机视频工作台：引擎与解码开关、Wan2.2 TI2V-5B 五个组件全部标注「SHA-256 已确认」（DiT Q4_0 2.8 GB、文本编码器 Q4_K_M 3.4 GB、VAE fp16 1.3 GB、Turbo LoRA 317 MB、TAE 22 MB），下方最近运行列出五条 COMPLETED · FINALIZE · 已出片。 组件校验
FIG. 10 组件校验与运行记录 · 平板真机，7.9 GB 全部通过 SHA-256
平板真机视频作品库：25 个视频，每条标注 480×832 · 24 fps 与真实文件体积（41.7 KB / 25.3 KB / 61.9 KB），并提供播放、分享、另存、删除四个动作。 作品库
FIG. 11 作品库 · 平板真机，25 个 480×832 视频
视频输出预览真机截图：状态已完成、阶段收尾、资源已释放，并给出修订号 rev-api-…、尝试号 v-bcfd… 与已发布的输出媒体 media-55a9…，注明「已发布，可在作品库中播放」。 输出预览
FIG. 12 输出预览 · 480×832 真机跑完，资源已释放
视频组件下载中真机截图：进度条与字节计数，正在下载 DiT 权重文件，下方是暂停下载按钮。 组件下载
FIG. 13 组件下载 · 真机，带字节进度与暂停
视频工作台节点列表真机截图：文生视频/图生视频切换、导入 ComfyUI 入口，以及文字输入、Wan2.2 TI2V-5B 模型、条件构建、采样器、视频解码、MP4 编码、保存视频七行节点。 节点列表
FIG. 14 节点列表 · 真机，七行节点与「导入 ComfyUI」入口
  1. 01文字输入
  2. 02Wan2.2 TI2V-5B 模型
  3. 03条件构建
  4. 04采样器
  5. 05视频解码
  6. 06MP4 编码
  7. 07保存视频
  8. 08输入图片 · 图生视频时挂在这一路

FIG. 15 七节点默认链；图生视频会额外挂上「输入图片」支线。

默认参数

模型
Wan 2.2 TI2V-5B 文/图生视频，外部 stable-diffusion.cpp
分辨率
480×832，宽高须为 32 的倍数
帧数
4k+1，如 5 / 33 / 81
步数
4 步，24 fps
采样
euler · guidance 6.0 · flow shift 3.0
LoRA
Wan 2.2 Turbo LoRA（可选）
导入
ComfyUI API 格式工作流，单文件 ≤ 4 MiB

运行状态是逐阶段记录的

每次提交在「最近运行」里留有阶段 + 终态 + 修订号：COMPLETED · FINALIZE · 已出片 与 CANCELLED · DECODE · CANCELLED_AFTER_NATIVE_STOP 都照实显示。取消不会伪装成完成，完成也不会只显示一个转圈。

四个示范提示词

雨夜霓虹

雨夜的旧城街道，霓虹招牌在积水里晃动，一把红伞缓缓穿过画面，镜头保持不动。

清晨微距

清晨窗台上的柠檬与玻璃杯，阳光缓慢移动，细小尘埃在光束里漂浮，浅景深特写。

海岸黄昏

黄昏的海岸线，云层缓慢流动，海浪一层层推上礁石，海面泛着金色反光。

雪原旅人

穿白色风衣的旅人站在雪原中央，围巾被风轻轻吹起，镜头从远处缓慢推近。

四个示例都来自 app 内置的示范提示词：单镜头、短动作，不带字幕、不带多镜头切换。

视频是实验能力：APK 从不内置 Wan 权重，7.9 GB 组件需单独下载，并逐件通过大小与 SHA-256 校验才允许提交（FIG. 10 就是全部通过的状态）。执行未接入时提交会被明确拒绝，不会伪造进度。上面那 25 个 480×832 视频是在一台平板上真实跑出来的，不是渲染图。

三个工作台与聊天共用同一套本地模型所有权；切走页面不会多起一套运行时。

版本说明 ↗

同一份安装，换台设备也一样。

MCA 不按机型、芯片或白名单开权限。平板和手机装的是同一个包、跑的是同一套本地模型所有权：图片工作台、视频工作流、DSH 内核、Local API 全都在。下面都是真实截屏，不是渲染图。

分发
arm64-v8a · 单包
系统
Android 8.0+
准入
无机型白名单
平板真机图片工作台：八张模板卡与「我的图片」图库，24 张图片、八个筛选器与备份恢复入口。 平板真机图片工作台下半屏：已生成的图片与图库缩略图。
平板 Xiaomi Pad 8 Pro · 2136×3200
手机真机侧栏：图片、Agent、DSH、视频四个工作区入口与最近会话列表。 入口 · 图片 / Agent / DSH / 视频
图片 · Agent · DSH · 视频
手机真机视频工作台：文生视频/图生视频切换，Wan2.2 TI2V-5B 五个组件全部标注「SHA-256 已确认」。 视频 · SHA-256 校验
7.9 GB 组件通过 SHA-256
手机真机系统设置页：运行、日志、诊断与高级设置等六个分区，滚动可展开下半屏。 设置与诊断
系统设置与诊断
手机真机模型页：本地模型列表，显示已加载模型的参数量、量化方式与运行状态。 本地模型
本地模型列表

悬停或聚焦任一台设备，屏幕会向下滚动露出下半屏。

平板与手机截自两台不同的真机；平板的视频成果见上面 FIG. 10–13。截图里的「未加载模型 / 未启用」按实际状态保留，没有修饰成满状态。

03 / ROUTING

同一条消息，
两条路径。

本地优先不是一句口号。切换下面对照，看看一次请求到底去了哪里，以及代价是什么。

本地
不需要网络 · 占用设备算力 · 无 token 费用
云端
需要网络 · 使用你的密钥 · 由服务商计费

速度示例来自真机截图：Qwen3.5-0.8B Q4_K_M，约 11.0 tok/s。不同设备、模型与后端差异很大，这不是性能承诺。

阅读推理与后端说明 →
TRACE LOCAL ON DEVICE
  1. 01 INPUT “用中文一句话介绍本地助手好处” DEVICE
  2. 02 CONTEXT 会话历史 · 角色设定 · 搜索结果 DEVICE
  3. 03 INFERENCE MNN CPU · Qwen3.5-0.8B Q4_K_M11.0 tok/s 你的 endpoint · OpenAI 兼容需要网络 DEVICE NETWORK
  4. 04 OUTPUT 流式返回 · 可随时停止 DEVICE
模型、密钥、会话不出设备 无 token 费用 请求发往你配置的服务商

FIG. 16 一次本地请求的路径；示例内容来自真机截图。

04 / MODELS

模型，是你选的。

不内置权重，不锁定来源。MNN 优先，GGUF 兼容；ModelScope 推荐、Hugging Face 镜像与本地导入都能进同一个库。

模型来源与处理方式
来源格式处理
ModelScope 推荐MNN 完整包完整性校验 · 断点续传
本地导入GGUF / MNN分类 · 入库 · 绑定视觉投影
Hugging FaceGGUFhf-mirror 优先 · 官方回退
角色卡与预设PNG / CC_V3 / JSON保留完整字段 · 绑定生成预设
云端引擎OpenAI / Anthropic密钥本机加密 · 独立目录
MNNllama.cppstable-diffusion.cppQNN / HTPMediaTek NPUWan 2.2

下载的推荐资产走 SHA-256 校验；Hugging Face 资源优先尝试 hf-mirror.com，失败再回退官方地址。

同一个模型目录里，本地与云端引擎各自独立；切换不会改写彼此的凭据与参数。

查看兼容性矩阵 →
MCA 模型管理页面的推荐分栏截图：推荐优先走 ModelScope，展示 Qwen3.5 0.8B Q4 模型卡、适合本机标记与下载按钮。 推荐模型
FIG. 17 推荐模型 · 真机截图，下载后仍保存到 MCA 的受管模型目录
05 / LOCAL API

它还是一台，
能对话的服务器。

模型加载后，Local API 在 11435 端口提供 OpenAI 兼容接口。手机上的浏览器、同网段的电脑、你自己的脚本，都可以直接调用。

MCA LOCAL API / v1/chat/completions 
curl http://127.0.0.1:11435/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MCA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<model-id>",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "stream": true
  }'
SSE data: {"choices":[{"delta":{"content":"你"}}]}
协议
OpenAI 兼容
/v1/models · /v1/chat/completions
流式
SSE，支持中途停止
认证
在设置中生成 API Key
默认
关闭。仅在你确认可信的网络里开启同网段访问
GET /health {"status":"ok","name":"MuYu Chat Agent"}

MCA 不会替你打开端口。开启同网段访问前，请先确认网络可信；密钥只保存在本机。

Local API 使用说明 →
06 / LIMITS

先把边界说清楚。

MCA 还在快速迭代。下面这些不是免责声明，是你在下载前就应该知道的事实。

本地生图

实验性

需要完整模型包，真实 native 加载通过才算可用。不保证每台设备都能出图。

视频与 DSH

条件可用

依赖运行环境；DSH 是开发预览内核，也是安装包体积的主要来源之一。

模型与密钥

自备

APK 与仓库都不含权重、密钥或账号体系。云端费用由你的服务商收取。

设备兼容

真机判定

一次真机加载通过，就对所有兼容设备开放。没有设备白名单，也不按芯片型号隐藏入口。

DATASHEET / LATEST RELEASE全部版本 ↗
版本
v0.4.1
发布
2026-11-07
包体
612.7 MB
ABI
arm64-v8a
最低系统
Android 8.0 (26)
许可
Apache-2.0

体积主要来自内置的 DSH 预览内核与多套原生推理库，不包含任何模型权重。模型在安装后由你自行下载或导入。

07 / START

把 AI，拿回来。

下载、放模型、断网试一次。三步就知道它适不适合你。

  1. 01下载安装arm64-v8a · Android 8.0+
  2. 02放入模型或角色卡ModelScope 推荐下载，或本地导入
  3. 03断网试试飞行模式下继续对话
下载 Android 版 国内加速下载 第三方镜像 加入交流群 1062951314 ↗
RELEASE ASSET · v0.4.1 · 612.7 MB · Apache-2.0 若使用第三方镜像加速，安装前请核对下方 SHA-256
SHA-256 4320a4ef2d7424e38a3afed2b2ccfee5e42713e8cb982d629e21c605f8c0e6f4
手机扫码获取 打开 GitHub Releases
FAQ

下载之前，
先看这几条。

如果这里没有你的问题，去 GitHub Issues 或交流群里问；附上机型和日志，会快很多。

本地聊天真的不用联网吗？

模型完整下载并加载后，本地对话不需要网络。下载模型、使用云端引擎、联网搜索时需要网络。飞行模式是验证它最直接的方式。

为什么 APK 有 612.7 MB？

包内含多套原生推理库和内置的 DSH 预览内核；不包含模型权重。模型在安装后由你自行下载或导入，因此首次使用还需要额外的模型下载空间。

GitHub 下载 612.7 MB 太慢或中断怎么办？

可使用上方标注「第三方镜像」的国内加速通道下载，安装前核对页面给出的 SHA-256 校验值；支持断点续传的下载器也能显著降低重下概率。安装完成后，后续版本可在「设置 → 关于」内通过应用内置的并行断点续传与镜像回退机制更新。

安装后没有内置模型，第一步怎么最快用起来？

打开「模型管理 → 推荐」，优先下载带适合本机标记的 ModelScope MNN 完整包（自带断点续传与 SHA-256 校验）。如果你手里已有 GGUF 模型或 PNG / CC_V3 角色卡，也可以直接从本机文件导入。

我的手机能装吗？

Android 8.0+、arm64-v8a。能否跑动某个模型取决于内存与完整包；MCA 不按机型白名单隐藏入口，首次真实加载决定兼容性。未知设备会走通用兼容路径。

对话会被上传吗？

本地模型不会离开设备。只有你配置的云端端点或联网检索服务会收到对应请求；API Key 使用 Android Keystore 加密保存在本机。本网站本身不设 Cookie，也不收集任何对话内容。

怎么反馈问题或参与测试？

GitHub Issues 或 QQ 群 1062951314。请附上 MCA 版本、机型、芯片、Android 版本、模型名称、运行后端与错误截图；不要公开 API Key 或包含隐私的日志。