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MCP Toolbox

by ai-zerolab
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mcp-toolbox

Freigeben Build-Status Codecov Commit-Aktivität Lizenz

Ein umfassendes Toolkit zur Erweiterung der LLM-Funktionen durch das Model Context Protocol (MCP). Dieses Paket bietet eine Sammlung von Tools, die LLMs die Interaktion mit externen Diensten und APIs ermöglichen und so ihre Funktionalität über die Textgenerierung hinaus erweitern.

Merkmale

*nix ist unser Hauptziel, aber Windows sollte auch funktionieren.

  • Befehlszeilenausführung : Führen Sie beliebige Befehlszeilenanweisungen über LLM aus

  • Figma-Integration : Zugriff auf Figma-Dateien, -Komponenten, -Stile und mehr

  • Erweiterbare Architektur : Einfaches Hinzufügen neuer API-Integrationen

  • MCP-Protokollunterstützung : Kompatibel mit Claude Desktop und anderen MCP-fähigen LLMs

  • Umfassende Tests : Gut getestete Codebasis mit hoher Testabdeckung

Installation

Verwendung von UV (empfohlen)

Wir empfehlen die Verwendung von UV zur Verwaltung Ihrer Umgebung.

# Install uv curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # For macOS/Linux # or powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" # For Windows

Anschließend können Sie uvx "mcp-toolbox@latest" stdio als Befehle verwenden, um den MCP-Server für die neueste Version auszuführen. Audio- und Speichertools sind nicht in der Standardinstallation enthalten. Sie können sie durch die Installation all zusätzlichen Tools einbinden:

[audio] für Audio-Tools, [memory] für Memory-Tools, [all] für alle Tools

uvx "mcp-toolbox[all]@latest" stdio

Installation über Smithery

So installieren Sie Toolbox for LLM Enhancement für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install @ai-zerolab/mcp-toolbox --client claude

Verwenden von pip

pip install "mcp-toolbox[all]"

Und Sie können mcp-toolbox stdio als Befehle zum Ausführen des MCP-Servers verwenden.

Konfiguration

Umgebungsvariablen

Die folgenden Umgebungsvariablen können konfiguriert werden:

  • FIGMA_API_KEY : API-Schlüssel für die Figma-Integration

  • TAVILY_API_KEY : API-Schlüssel für die Tavily-Integration

  • DUCKDUCKGO_API_KEY : API-Schlüssel für die DuckDuckGo-Integration

  • BFL_API_KEY : API-Schlüssel für die Flux-Bildgenerierungs-API

Speicher

Speichertools speichern Daten an den folgenden Orten:

  • macOS : ~/Documents/zerolab/mcp-toolbox/memory (synchronisiert geräteübergreifend über iCloud)

  • Andere Plattformen : ~/.zerolab/mcp-toolbox/memory

Vollständige Konfiguration

Um mcp-toolbox mit Claude Desktop/Cline/Cursor/... zu verwenden, fügen Sie Ihrer Konfigurationsdatei Folgendes hinzu:

{ "mcpServers": { "zerolab-toolbox": { "command": "uvx", "args": ["--prerelease=allow", "mcp-toolbox@latest", "stdio"], "env": { "FIGMA_API_KEY": "your-figma-api-key", "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-api-key", "DUCKDUCKGO_API_KEY": "your-duckduckgo-api-key", "BFL_API_KEY": "your-bfl-api-key" } } } }

Für alle Funktionen:

{ "mcpServers": { "zerolab-toolbox": { "command": "uvx", "args": [ "--prerelease=allow", "--python=3.12", "mcp-toolbox[all]@latest", "stdio" ], "env": { "FIGMA_API_KEY": "your-figma-api-key", "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-api-key", "DUCKDUCKGO_API_KEY": "your-duckduckgo-api-key", "BFL_API_KEY": "your-bfl-api-key" } } } }

Sie können eine Debug-Konfigurationsvorlage generieren mit:

uv run generate_config_template.py

Verfügbare Tools

Befehlszeilentools

Werkzeug

Beschreibung

execute_command

Führen Sie eine Befehlszeilenanweisung aus

Tools für Dateioperationen

Werkzeug

Beschreibung

read_file_content

Lesen von Inhalten aus einer Datei

write_file_content

Inhalt in eine Datei schreiben

replace_in_file

Ersetzen Sie Inhalte in einer Datei durch reguläre Ausdrücke

list_directory

Verzeichnisinhalte mit detaillierten Informationen auflisten

Figma-Tools

Werkzeug

Beschreibung

figma_get_file

Holen Sie sich eine Figma-Datei per Schlüssel

figma_get_file_nodes

Holen Sie sich bestimmte Knoten aus einer Figma-Datei

figma_get_image

Holen Sie sich Bilder für Knoten in einer Figma-Datei

figma_get_image_fills

Holen Sie sich URLs für Bilder, die in einer Figma-Datei verwendet werden

figma_get_comments

Kommentare zu einer Figma-Datei abrufen

figma_post_comment

Einen Kommentar zu einer Figma-Datei posten

figma_delete_comment

Löschen eines Kommentars aus einer Figma-Datei

figma_get_team_projects

Projekte für ein Team abrufen

figma_get_project_files

Abrufen von Dateien für ein Projekt

figma_get_team_components

Abrufen von Komponenten für ein Team

figma_get_file_components

Komponenten aus einer Datei abrufen

figma_get_component

Abrufen einer Komponente per Schlüssel

figma_get_team_component_sets

Abrufen von Komponentensätzen für ein Team

figma_get_team_styles

Stile für ein Team abrufen

figma_get_file_styles

Abrufen von Stilen aus einer Datei

figma_get_style

Holen Sie sich einen Stil nach Schlüssel

XiaoyuZhouFM-Tools

Werkzeug

Beschreibung

xiaoyuzhoufm_download

Laden Sie eine Podcast-Episode von XiaoyuZhouFM mit optionaler automatischer Konvertierung von M4A in MP3 herunter

Audio-Tools

Werkzeug

Beschreibung

get_audio_length

Ermitteln Sie die Länge einer Audiodatei in Sekunden

get_audio_text

Erhalten Sie transkribierten Text aus einem bestimmten Zeitbereich in einer Audiodatei

Speichertools

Werkzeug

Beschreibung

think

Verwenden Sie das Tool, um über etwas nachzudenken und den Gedanken dem Protokoll hinzuzufügen

get_session_id

Holen Sie sich die aktuelle Sitzungs-ID

remember

Speichern Sie eine Erinnerung (Kurzfassung und Details) in der Erinnerungsdatenbank

recall

Mit der semantischen Suche Erinnerungen aus der Datenbank abfragen

forget

Alle Erinnerungen in der Speicherdatenbank löschen

Markitdown-Tools

Werkzeug

Beschreibung

convert_file_to_markdown

Konvertieren Sie jede Datei mit MarkItDown in Markdown

convert_url_to_markdown

Konvertieren Sie eine URL mit MarkItDown in Markdown

Webtools

Werkzeug

Beschreibung

get_html

Abrufen von HTML-Inhalten von einer URL

save_html

HTML von einer URL in einer Datei speichern

search_with_tavily

Durchsuchen Sie das Internet mit Tavily (erfordert API-Schlüssel)

search_with_duckduckgo

Durchsuchen Sie das Web mit DuckDuckGo (erfordert API-Schlüssel)

Werkzeuge zur Flux-Bildgenerierung

Werkzeug

Beschreibung

flux_generate_image

Generieren Sie ein Bild mit der Flux-API und speichern Sie es in einer Datei

Anwendungsbeispiele

Ausführen des MCP-Servers

# Run with stdio transport (default) mcp-toolbox stdio # Run with SSE transport mcp-toolbox sse --host localhost --port 9871

Verwendung mit Claude Desktop

  1. Konfigurieren Sie Claude Desktop wie im Abschnitt „Konfiguration“ gezeigt

  2. Starten Sie Claude Desktop

  3. Bitten Sie Claude, mit Figma-Dateien zu interagieren:

    • „Können Sie Informationen zu dieser Figma-Datei erhalten: 12345abcde?“

    • „Zeigen Sie mir die Komponenten in dieser Figma-Datei: 12345abcde“

    • „Holen Sie sich die Kommentare aus dieser Figma-Datei: 12345abcde“

  4. Bitten Sie Claude, Befehlszeilen-Anweisungen auszuführen:

    • "Welche Dateien befinden sich im aktuellen Verzeichnis?"

    • „Wie ist die aktuelle Systemzeit?“

    • „Zeigen Sie mir den Inhalt einer bestimmten Datei.“

  5. Bitten Sie Claude, Podcasts von XiaoyuZhouFM herunterzuladen:

  6. Bitten Sie Claude, mit Audiodateien zu arbeiten:

    • „Wie lang ist diese Audiodatei: audio.m4a?“

    • „Transkribieren Sie den Ton von 60 bis 90 Sekunden in audio.m4a“

    • „Holen Sie sich den Text von 2:30 bis 3:00 in der Audiodatei“

  7. Bitten Sie Claude, Dateien oder URLs in Markdown zu konvertieren:

    • „Konvertieren Sie diese Datei in Markdown: document.docx“

    • "Konvertieren Sie diese Webseite in Markdown: https://example.com "

  8. Bitten Sie Claude, mit Webinhalten zu arbeiten:

    • „Holen Sie sich den HTML-Inhalt von https://example.com “

    • „Speichern Sie das HTML von https://example.com in einer Datei.“

    • „Suchen Sie im Internet nach ‚Neuigkeiten zur künstlichen Intelligenz‘“

  9. Bitten Sie Claude, Bilder mit Flux zu generieren:

    • "Erstellen Sie ein Bild eines wunderschönen Sonnenuntergangs über den Bergen"

    • "Erstellen Sie ein Bild einer futuristischen Stadt und speichern Sie es auf meinem Desktop"

    • „Erstellen Sie ein Porträt einer Katze im Raumanzug“

  10. Bitten Sie Claude, Gedächtnisstützen zu verwenden:

  • „Denken Sie an diese wichtige Tatsache: Die Hauptstadt Frankreichs ist Paris.“

  • „Wie lautet meine aktuelle Sitzungs-ID?“

  • „Alle Informationen über Frankreich zurückrufen“

  • „Denken Sie an die Auswirkungen des Klimawandels“

  • „Vergiss alle gespeicherten Erinnerungen“

Entwicklung

Lokales Setup

Forken Sie das Repository und klonen Sie es auf Ihren lokalen Computer.

# Install in development mode make install # Activate a virtual environment source .venv/bin/activate # For macOS/Linux # or .venv\Scripts\activate # For Windows

Ausführen von Tests

make test

Ausführen von Prüfungen

make check

Baudokumentation

make docs

Neue Tools hinzufügen

So fügen Sie eine neue API-Integration hinzu:

  1. Aktualisieren Sie config.py mit allen erforderlichen API-Schlüsseln

  2. Erstellen Sie ein neues Modul in mcp_toolbox/

  3. Implementieren Sie Ihren API-Client und Ihre Tools

  4. Fügen Sie Tests für Ihre neue Funktionalität hinzu

  5. Aktualisieren Sie die README.md mit neuen Umgebungsvariablen und Tools

Ausführlichere Anweisungen finden Sie im Entwicklungshandbuch .

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

  1. Forken Sie das Repository

  2. Erstellen Sie einen Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )

  3. Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

  4. Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )

  5. Öffnen einer Pull-Anfrage

Lizenz

Dieses Projekt ist unter den Bedingungen der im Repository enthaltenen Lizenz lizenziert.

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Ein umfassendes Toolkit, das die LLM-Funktionen durch das Model Context Protocol erweitert und LLMs die Interaktion mit externen Diensten ermöglicht, darunter Befehlszeilenoperationen, Dateiverwaltung, Figma-Integration und Audioverarbeitung.

  1. Merkmale
    1. Installation
      1. Verwendung von UV (empfohlen)
      2. Installation über Smithery
      3. Verwenden von pip
    2. Konfiguration
      1. Umgebungsvariablen
      2. Speicher
      3. Vollständige Konfiguration
    3. Verfügbare Tools
      1. Befehlszeilentools
      2. Tools für Dateioperationen
      3. Figma-Tools
      4. XiaoyuZhouFM-Tools
      5. Audio-Tools
      6. Speichertools
      7. Markitdown-Tools
      8. Webtools
      9. Werkzeuge zur Flux-Bildgenerierung
    4. Anwendungsbeispiele
      1. Ausführen des MCP-Servers
      2. Verwendung mit Claude Desktop
    5. Entwicklung
      1. Lokales Setup
      2. Ausführen von Tests
      3. Ausführen von Prüfungen
      4. Baudokumentation
    6. Neue Tools hinzufügen
      1. Beitragen
        1. Lizenz

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            Enables seamless interaction with Figma via the Model Context Protocol, allowing LLM applications to access, manipulate, and track Figma files, components, and variables.
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            license
            A
            quality
            A Model Context Protocol server that allows LLMs to interact with Python environments, enabling code execution, file operations, package management, and development workflows.
            Last updated -
            9

          • MCP TypeScript SDK

            Jeffwalters9597
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            security
            A
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            quality
            A toolkit for building Model Context Protocol servers and clients that provide standardized context for LLMs, allowing applications to expose resources, tools, and prompts through stdio or Streamable HTTP transports.
            Last updated -
            7,267,844
            MIT License

          • MCP CLI

            james-gibson
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            security
            A
            license
            -
            quality
            A command-line tool for creating and running Model Context Protocol servers that expose resources, tools, and prompts to LLM clients.
            Last updated -
            183
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            AGPL 3.0

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