mcp工具箱

构建状态代码验证提交活动

一个全面的工具包，用于通过模型上下文协议 (MCP) 增强 LLM 功能。该软件包提供了一系列工具，允许 LLM 与外部服务和 API 交互，从而将其功能扩展到文本生成之外。

GitHub 仓库： https://github.com/ai-zerolab/mcp-toolbox/
（正在开发中）文档： https://ai-zerolab.github.io/mcp-toolbox/

特征

*nix 是我们的主要目标，但 Windows 也应该可以。

命令行执行：通过 LLM 执行任何命令行指令
Figma 集成：访问 Figma 文件、组件、样式等
可扩展架构：轻松添加新的 API 集成
MCP 协议支持：兼容 Claude Desktop 和其他支持 MCP 的 LLM
全面测试：经过充分测试的代码库，具有较高的测试覆盖率

Related MCP server: MCP Python Interpreter

安装

使用 uv（推荐）

我们建议使用uv来管理您的环境。

# 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

然后，您可以使用uvx "mcp-toolbox@latest" stdio作为命令来运行最新版本的 MCP 服务器。**音频和内存工具不包含在默认安装中。**您可以通过安装all extra 来包含它们：

[audio] 用于音频工具，[memory] 用于内存工具，[all] 用于所有工具

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

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动安装 Claude Desktop 的 LLM 增强工具箱：

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

使用 pip

pip install "mcp-toolbox[all]"

您可以使用mcp-toolbox stdio作为运行 MCP 服务器的命令。

配置

环境变量

可以配置以下环境变量：

FIGMA_API_KEY ：Figma 集成的 API 密钥
TAVILY_API_KEY ：Tavily 集成的 API 密钥
DUCKDUCKGO_API_KEY ：DuckDuckGo 集成的 API 密钥
BFL_API_KEY ：Flux 图像生成 API 的 API 密钥

内存存储

记忆工具将数据存储在以下位置：

macOS ： ~/Documents/zerolab/mcp-toolbox/memory （通过 iCloud 跨设备同步）
其他平台： ~/.zerolab/mcp-toolbox/memory

完整配置

要将 mcp-toolbox 与 Claude Desktop/Cline/Cursor/... 一起使用，请将以下内容添加到您的配置文件中：

{ "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" } } } }

完整功能：

{ "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" } } } }

您可以使用以下方式生成调试配置模板：

uv run generate_config_template.py

可用工具

命令行工具

工具	描述
`execute_command`	执行命令行指令

文件操作工具

工具	描述
`read_file_content`	从文件读取内容
`write_file_content`	将内容写入文件
`replace_in_file`	使用正则表达式替换文件中的内容
`list_directory`	列出目录内容及其详细信息

Figma 工具

工具	描述
`figma_get_file`	通过键获取 Figma 文件
`figma_get_file_nodes`	从 Figma 文件中获取特定节点
`figma_get_image`	获取 Figma 文件中节点的图像
`figma_get_image_fills`	获取 Figma 文件中使用的图像的 URL
`figma_get_comments`	获取 Figma 文件的评论
`figma_post_comment`	在 Figma 文件上发表评论
`figma_delete_comment`	从 Figma 文件中删除评论
`figma_get_team_projects`	为团队获取项目
`figma_get_project_files`	获取项目文件
`figma_get_team_components`	获取团队的组件
`figma_get_file_components`	从文件中获取组件
`figma_get_component`	通过 key 获取组件
`figma_get_team_component_sets`	获取团队的组件集
`figma_get_team_styles`	获取团队的风格
`figma_get_file_styles`	从文件获取样式
`figma_get_style`	按键获取样式

XiaoyuZhouFM工具

工具	描述
`xiaoyuzhoufm_download`	从 XiaoyuZhouFM 下载播客节目，可选择自动将 m4a 转换为 mp3

音频工具

工具	描述
`get_audio_length`	获取音频文件的长度（以秒为单位）
`get_audio_text`	获取音频文件中特定时间范围内的转录文本

记忆工具

工具	描述
`think`	使用该工具思考某事并将想法附加到日志中
`get_session_id`	获取当前会话 ID
`remember`	将一段记忆（简短且详细）存储在记忆数据库中
`recall`	使用语义搜索从数据库中查询记忆
`forget`	清除记忆数据库中的所有记忆

Markitdown 工具

工具	描述
`convert_file_to_markdown`	使用 MarkItDown 将任何文件转换为 Markdown
`convert_url_to_markdown`	使用 MarkItDown 将 URL 转换为 Markdown

Web 工具

工具	描述
`get_html`	从 URL 获取 HTML 内容
`save_html`	将 HTML 从 URL 保存到文件
`search_with_tavily`	使用 Tavily 搜索网页（需要 API 密钥）
`search_with_duckduckgo`	使用 DuckDuckGo 搜索网页（需要 API 密钥）

Flux 图像生成工具

工具	描述
`flux_generate_image`	使用 Flux API 生成图像并将其保存到文件中

使用示例

运行 MCP 服务器

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

与 Claude Desktop 一起使用

按照配置部分所示配置 Claude Desktop
启动 Claude Desktop
要求 Claude 与 Figma 文件进行交互：
- “您能获取有关此 Figma 文件的信息：12345abcde吗？”
- “向我展示此 Figma 文件中的组件：12345abcde”
- “从此 Figma 文件中获取评论：12345abcde”
要求Claude执行命令行指令：
- “当前目录中有哪些文件？”
- “现在系统时间是多少？”
- “显示特定文件的内容。”
要求 Claude 从 XiaoyuZhouFM 下载播客：
- 下载本期播客： https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f
- 下载本播客并转换为 MP3 格式： https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f
要求 Claude 处理音频文件：
- “这个音频文件的长度是多少：audio.m4a？”
- “将 audio.m4a 中 60 秒到 90 秒的音频转录下来”
- “获取音频文件中 2:30 到 3:00 之间的文本”
要求 Claude 将文件或 URL 转换为 Markdown：
- “将此文件转换为 Markdown：document.docx”
- “将此网页转换为 Markdown 格式： https://example.com ”
要求 Claude 处理网络内容：
- “从https://example.com获取 HTML 内容”
- “将https://example.com中的 HTML 保存到文件中”
- “在网上搜索‘人工智能新闻’”
要求 Claude 使用 Flux 生成图像：
- “生成一张美丽的山间日落图像”
- “创建一幅未来城市的图像并将其保存到我的桌面”
- “生成一只穿着宇航服的猫的肖像”
要求克劳德使用记忆工具：

“记住这个重要事实：法国的首都是巴黎”
“我当前的会话 ID 是什么？”
“回忆一下有关法国的任何信息”
“思考气候变化的影响”
“忘记所有存储的记忆”

发展

本地设置

分叉存储库并将其克隆到本地机器。

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

运行测试

make test

运行检查

make check

建筑文档

make docs

添加新工具

要添加新的 API 集成：

使用任何所需的 API 密钥更新config.py
在mcp_toolbox/中创建一个新模块
实现您的 API 客户端和工具
为新功能添加测试
使用新的环境变量和工具更新 README.md

请参阅开发指南以获取更详细的说明。

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

分叉存储库
创建功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）
推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）
打开拉取请求

执照

该项目是根据存储库中包含的许可条款进行授权的。

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

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