griptape-mcp
Stop letting your AI guess at Griptape APIs.
Give it the actual docs.
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你的AI不断产生Griptape方法名称的幻觉。你让它构建一个代理，它会编写不存在的自信代码。您粘贴了错误。它会道歉并编写不同的错误代码。
防滑带mcp 修复此问题。它将整个Griptape文档——84个框架页面、125个节点、714个真实代码示例——作为AI可以实际搜索的预构建SQLite数据库。没有幻觉。没有过时的训练数据。没有API密钥。
安装一次。你的AI会计算出其余的。
盒子里有什么
| 📚 84个框架页面 | 代理、管道、工作流、工具、驱动程序、引擎、RAG等 |
| 🧩 125个视觉节点 | Griptape节点中的每个节点跨越17个类别 |
| 🔍 全文搜索 | SQLite FTS5——快速、耐拼写错误，按相关性排名 |
| 💻 714代码示例 | 直接从官方文档中提取的真实、有效的片段 |
| 📦 船只准备出发 | 包括预构建的数据库。没有网络调用，没有API密钥，在查询时没有抓取。 |
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它是什么样子的
一旦连接，你的AI就会自动使用这些工具。无需提示。
你： 如何向Agent添加对话记忆？
克劳德： *（电话 search_docs("conversation memory"))* 找到了。图案如下：
from griptape.structures import Agent
from griptape.memory.structure import ConversationMemory
agent = Agent(conversation_memory=ConversationMemory())没有猜测。没有幻觉进口。只是实际的文档。
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60秒后开始跑步
步骤1--安装
pip install griptape-mcp第二步——连接您的客户端
Claude Desktop
添加到您的配置文件中：
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 视窗:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"griptape-docs": {
"command": "griptape-mcp"
}
}
}重新启动克劳德桌面。寻找🔨 图标——这意味着工具已加载。
Claude Code (one command)
claude mcp add griptape-docs griptape-mcp完成。确实如此。
或者手动添加到MCP设置中：
{
"mcpServers": {
"griptape-docs": {
"command": "griptape-mcp"
}
}
}Docker
docker build -t griptape-mcp .{
"mcpServers": {
"griptape-docs": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "griptape-mcp"]
}
}
}第三步——问任何问题
*“如何使用自定义工具创建Griptape Agent？”* *“工作流和工作流有什么区别？”* *“在Griptape中显示RAG管道示例”* *“握带节点有哪些图像处理节点？”* *“查找对话记忆的代码示例”*
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你的AI可以查找什么
您的AI助手可以调用的六个工具，都是只读且快速的：
| 工具 | 它做什么 |
|---|---|
search_docs | 在所有Griptape文档中进行全文搜索。筛选依据 "framework", "nodes"，或 "all". |
get_page | 按URL或标题提取任何文档页面的完整内容。包括部分和代码块。 |
search_griptape_nodes | 按名称、描述或类别查找节点。返回描述和文档链接。 |
get_node_details | 深入了解单个节点——完整的描述、配置和代码示例。 |
list_categories | 浏览可用内容：8个框架部分+17个节点类别（有计数）。 |
get_code_examples | 按主题搜索工作代码片段。非常适合“告诉我如何…”问题。 |
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运作原理
该架构故意显得乏味——pip包中附带了一个SQLite文件，在查询时以只读方式打开。对话期间不会发生网络呼叫。
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ At build time │
│ │
│ docs.griptape.ai ──┐ │
│ ├──▶ scraper ──▶ SQLite + FTS5 │
│ GitHub markdown ────┘ (shipped in package) │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ At query time │
│ │
│ Claude / AI ◀──stdio──▶ griptape-mcp ◀──▶ SQLite (ro) │
│ │
│ No network calls. No API keys. Just a local subprocess. │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘- 刮刀 爬行
docs.griptape.ai（通过网站地图）和Griptape节点（通过GitHub markdown） - 内容被解析为结构化部分：标题、标题、代码块、节点元数据
- 一切都落在一个 SQLite数据库 使用FTS5全文搜索索引
- 那个数据库 在pip包裹内发货 --运行时无需获取任何内容
- MCP服务器以只读方式打开它，并通过stdio公开6个搜索/查找工具
- A. 每晚GitHub操作作业 重新刮擦和重建以保持最新状态
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节点覆盖
17个类别的125个节点：
|类别|计数||类别|计数| |----------|------:|-|----------|------:| |图片|32||列表|17| |视频|18||文本|12| |配置|9||编号|7| |工具|7||JSON|5| |骰子|4||音频|3| |执行|3||规则|2| |高级媒体库|2||代理|1| |转换|1||实用程序|1| |3D | 1 | | ||
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发展
设置
git clone https://github.com/KianSalem/griptape-mcp.git
cd griptape-mcp
pip install -e ".[dev]"重建文档数据库
cd scripts
python build_db.py这会抓取文档源并写入 src/griptape_mcp/data/griptape.db。如果网站费率限制了你，构建脚本会自动回退到抓取GitHub降价。
在本地数据库上运行
GRIPTAPE_MCP_DB_PATH=./griptape.db griptape-mcp验证
python scripts/validate_db.py src/griptape_mcp/data/griptape.db [PASS] Framework pages > 10 - got 84
[PASS] Nodes pages > 10 - got 164
[PASS] Nodes extracted > 20 - got 125
[PASS] Sections > 50 - got 2263
[PASS] Code examples > 10 - got 714
[PASS] FTS search works - 'agent' matched 79 pages
[PASS] Multiple node categories - got 17
ALL CHECKS PASSED项目结构
griptape-mcp/
├── src/griptape_mcp/
│ ├── server.py ← MCP tools (FastMCP)
│ ├── db.py ← Schema, queries, FTS
│ ├── __main__.py ← Entry point
│ └── data/griptape.db ← Pre-built database (14 MB)
├── scripts/
│ ├── build_db.py ← Orchestrates full rebuild
│ ├── scrape_framework.py ← Crawls docs.griptape.ai
│ ├── scrape_nodes.py ← Crawls docs.griptapenodes.com
│ ├── scrape_nodes_github.py ← GitHub fallback scraper
│ └── validate_db.py ← Post-build validation
├── .github/workflows/
│ ├── rebuild-db.yml ← Nightly CI rebuild
│ └── publish.yml ← PyPI publish on release
├── Dockerfile
└── pyproject.toml______________________________________________________________________
贡献
看 贡献.md.
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许可证
麻省理工学院——随心所欲。
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Built because reading docs is great, but having your AI read them for you is better.