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Modal MCP Toolbox

by philipp-eisen
GitHub
Python
MIT License
21
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Caja de herramientas modal MCP 🛠️

Una colección de herramientas del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que se ejecutan en Modal. Esto le permite ampliar las capacidades de su LLM en herramientas como Goose o la aplicación de escritorio Claude .

Herramientas

  • run_python_code_in_sandbox : le permite ejecutar código Python en un entorno aislado.
  • generate_flux_image : Genera una imagen utilizando el modelo FLUX.

Manifestación

Generación de imágenes de flujo

Generación de imágenes de flujo

Ejecución de código Python

Ejecución de código Python

Prerrequisitos

Esto se ejecuta en su cuenta modal, por lo que deberá tener una cuenta modal y estar conectado.

Instalación

La instalación depende del cliente que use el MCP. Aquí tienes las instrucciones para Claude y Goose.

Claude

Vaya a Settings > Developer en la aplicación de escritorio de Claude y haga clic en Editar configuración.🖼️Configuración de Claude

Añade la configuración del servidor mcp. Mi configuración es así:

{ "mcpServers": { "modal-toolbox": { "command": "uvx", "args": ["modal-mcp-toolbox"] } } }

Ganso

Vaya a Settings y haga clic en Agregar.

🖼️Configuración de Goose

Luego, agrega una extensión como se muestra en la captura de pantalla a continuación. Lo importante es configurar el comando como:

uvx modal-mcp-toolbox

El resto lo puedes rellenar como quieras.

🖼️Configuración de Goose MCP

Instalación a través de Smithery (no funciona actualmente)

Para instalar Modal MCP Toolbox para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @philipp-eisen/modal-mcp-toolbox --client claude
Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

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

Tools

Facilita la ejecución de código Python en un entorno sandbox y la generación de imágenes utilizando el modelo FLUX a través de un servidor MCP compatible con clientes como Goose y Claude Desktop App.

  1. Herramientas
    1. Manifestación
      1. Generación de imágenes de flujo
      2. Ejecución de código Python
    2. Prerrequisitos
      1. Instalación
        1. Claude
        2. Ganso
        3. Instalación a través de Smithery (no funciona actualmente)

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        MIT License
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      We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/philipp-eisen/modal-mcp-toolbox'

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