Griptape MCP

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

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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：

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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. │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

1. 刮刀 爬行 docs.griptape.ai （通过网站地图）和Griptape节点（通过GitHub markdown）
2. 内容被解析为结构化部分：标题、标题、代码块、节点元数据
3. 一切都落在一个 SQLite数据库 使用FTS5全文搜索索引
4. 那个数据库 在pip包裹内发货 --运行时无需获取任何内容
5. 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
6. 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

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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.