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MCP Server · 开发工具

Development Toolbox MCP

一个基于Model-Context-Protocol (MCP)框架的可扩展、AI驱动的开发工具箱,提供代码分析和Docker管理工具,适用于MCP兼容的AI代理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI驱动代码分析PythonClaude开发工具Cursor

快速开始

作者 / 组织
FerroLx
提供方
FerroLx
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Development Toolbox MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run dev-toolbox

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

开发工具箱 MCP

一个基于模型-上下文-协议(MCP)框架构建的可扩展、AI驱动的开发工具箱。此仓库提供了一个即开即用的服务器,配备了代码分析和Docker管理工具,旨在被任何兼容MCP的AI代理调用。

这个项目也是我们关于构建高级MCP(多通道处理器/模块化计算平台,具体根据上下文确定)教程系列的官方源代码。

✨ 特点/功能

  • 代码分析执行代码检查(或代码规范检查)使用 ruff 以及进行静态类型检查 mypy。
  • Docker 控制直接从您的代理中列出并停止运行中的 Docker 容器。
  • 教程项目此仓库包含了“构建AI开发协作者”教程系列第一部分的完整代码。

🚀 开始入门

要从源代码运行服务器,请按照以下步骤操作。这是使用工具和遵循教程时的推荐设置。

  1. 先决条件:

- Python 3.10 或更高版本 - uv (使用以下方式安装: pip install uv) - Docker Desktop(必须运行,以便Docker工具正常工作)

  1. 克隆仓库:
   git clone https://github.com/FerroLx/development-toolbox-mcp
   cd development-toolbox-mcp
  1. 安装依赖项:

这个命令会安装所有依赖项并使 dev-toolbox 脚本可用。

   uv pip install -e .
  1. 运行服务器:

现在你可以使用以下方式运行服务器 uv run。

   uv run dev-toolbox

服务器将在 http://localhost:9654.

  1. 连接您的代理MCP服务器现已运行。请在您的MCP客户端(例如Cursor、Claude Code或MCP Inspector)中使用以下URL:

- 代码分析服务器: http://localhost:9654/code - Docker 控制服务器: http://localhost:9654/docker

🎓 教程系列

这个仓库是构建一个高级、基于人工智能的开发助手系列教程的起点。

  • 阅读第一部分:您的第一个MCP服务器 - 本教程将引导您从零开始构建此存储库中的确切代码。

未来的教程将在此基础上增加更多高级功能,如有状态会话、实时日志流和外部API集成。

🤝 贡献

欢迎贡献!如果您有新工具的想法或改进意见,请提交一个问题或拉取请求。

📄 许可证

此项目采用MIT许可证授权。详情请参见LICENSE文件。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI驱动Python本地部署代码分析Docker管理开发工具MCP框架

支持客户端

ClaudeCursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Development Toolbox MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run dev-toolbox,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Development Toolbox MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Development Toolbox MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Development Toolbox MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Development Toolbox MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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