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MCP Server · 开发工具

MCP Desktop Tools

MCP Desktop Tools 是一个提供代码搜索、仓库分析和项目脚手架的工具集,适用于开发者在本地工作区进行高效的代码管理和分析。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
代码搜索Python开发工具

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作者 / 组织
andrey-zhuravl
提供方
andrey-zhuravl
运行时
Python

工具数量

6

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

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

MCP Desktop Tools 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,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

仅本地运行

安装与配置

安装命令

python -m mcp_desktop_tools.server

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-desktop-tools": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "mcp_desktop_tools.server"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 6 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

MCP 桌面工具

MCP Desktop Tools 提供了一个最小化的模型上下文协议(MCP)服务器和一个本地命令行界面(CLI)mcp-tools) 用于使用 ripgrep 和 git 检查配置的工作区中的源代码树。

特性(C1)

  • 最小化MCP服务器注册 search_text, git_graph, repo_map, scaffold,以及 open_recent 工具,通过标准输入/输出进行JSON通信。
  • 通过(某种方式)配置工作区 workspaces.yaml 带有环境覆盖(或环境变量重写)。
  • 安全辅助工具,用于确保请求仅在声明的工作区根目录内进行,包括检测符号链接逃逸。
  • 坚持不懈的 磁盘缓存 for repo_map 以及在加工过程中 TTL缓存 for search_text,支持每次请求时选择退出(--no-cache)。
  • 带可调工作线程池的有限文件系统并发性--max-workers / MCPDT_MAX_WORKERS)。
  • 丰富的指标: elapsed_ms, git_cmd_ms, fs_walk_count, bytes_scanned, cache_hit,以及可选的舞台配置(--profile)。
  • Ripgrep 和 git 适配器,支持可配置的超时设置MCPDT_SUBPROC_TIMEOUT_MS) 并对截断结果发出警告。
  • 通过可配置的日志级别进行记录 MCPDT_LOG 或者命令行界面(CLI) --log-level 旗帜。
  • 用于生成项目骨架和列出最近修改文件的Scaffold和open_recent工具,支持用户模板覆盖MCPDT_TEMPLATES_USER_DIR)。
  • 新 snapshot 该工具将Git历史记录、文件系统统计信息和安全环境标记组合成一个单一的JSON工件,并可选择将其记录到MLflow中。
  • 新 最小化的Python客户端mcp_desktop_tools.integrations.lab_client.LabClient) 用于从\*Lab代理中调用工具。

安装

看 INSTALL.md(安装说明文件) 以获取详细说明。简而言之:

pipx install .  # or python -m pip install -e .[dev]

所需的外部二进制文件:

  • ripgrep (rg) ≥ 13.0 对于 search_text.
  • git ≥ 2.30 对于 git_graph。

通过(指定方式)覆盖发现机制 MCPDT_RG_PATH / MCPDT_GIT_PATH 如果他们没有开启 PATH.

配置

工作区是在 workspaces.yaml. 见 CONFIG.md(配置文件说明/配置文档) 查看架构详细信息。环境变量可以覆盖配置路径和 ripgrep 二进制文件。

CLI 使用方法

使用 ripgrep 搜索文本:

mcp-tools --workspace demo search_text --query "main" --include "**/*.py" --before 1 --after 1 --json

总结一个Git仓库:

mcp-tools --workspace demo git_graph --rel-path proj --last-commits 20 --with-files --json

生成一个仓库地图:

mcp-tools --workspace demo repo_map --rel-path proj --max-depth 5 --top-dirs 30 --yaml

捕获仓库快照并将其记录到MLflow中:

mcp-tools --workspace demo snapshot --rel-path proj --run-name "$BUILD_TAG" --tag repo=proj --mlflow-uri "$MLFLOW_TRACKING_URI" --experiment homelab --artifact-path repo_snapshot.json --json

使用内置模板搭建项目框架:

mcp-tools --workspace demo scaffold --target-rel demo --template-id pyproject_min --var project_name=demo --dry-run --json

列出最近更新的文件:

mcp-tools --workspace demo open_recent --rel-path proj --count 20 --extensions .py --json

使用 --yaml 输出YAML格式而非表格格式。 --profile 打印各阶段时间 stderr 并且包括 metrics.profile 在结构化输出中。 所有启用缓存的命令均可接受 --no-cache; 文件系统密集型命令接受 --max-workers 限制并发数量。 设定 MCPDT_SNAPSHOT_INCLUDE_ENV=1 以包含安全环境标志(os, arch, python在快照输出中(工具版本等)。

服务器使用情况

使用以下命令启动服务器:

python -m mcp_desktop_tools.server

服务器接受标准输入(stdin)中的JSON行,其结构如下:

{"tool": "search_text", "input": {"workspace_id": "demo", "query": "main"}}

响应遵循文档中记录的统一模式 mcp_desktop_tools/schemas/*.json.

关于脚手架(scaffold)和“打开最近”(open_recent)工具的详细使用指南,包括模板格式和GardenKeeper集成示例,均可在以下位置获取: DOCS/SCAFFOLD.md, DOCS/OPEN_RECENT.md,以及 DOCS/TEMPLATES.md。

记录(日志)

设置 MCPDT_LOG (或者 --log-level (用于CLI)以控制输出的详细程度。日志包括适配器记录的时间信息和工具执行路径。指标如 elapsed_ms, git_cmd_ms, bytes_scanned, cache_hit并且修剪警告会在工具响应中传播。

测试

运行质量套件,使用:

ruff check .
mypy mcp_desktop_tools
pytest -q --cov=mcp_desktop_tools

集成测试期望两者都满足 rg 和 git 可供使用。 看 SECURITY.md 翻译为中文是:“安全指南/声明.md” 或 “安全文件.md”(具体翻译可能根据上下文有所调整,但“SECURITY.md”通常指的是一个包含安全相关信息的Markdown文件), POLICY.md 翻译为中文是:“政策文件.md”(其中“.md”通常表示该文件是Markdown格式的), CONFIG.md(配置文件说明), PERF.md(文件名或标题,根据上下文可译为“性能.md”或保持原样,若“PERF”为特定术语则需具体翻译),和 CONTRIBUTING.md 翻译为中文是:“贡献指南.md” 或 “贡献规范文件.md”(具体翻译可能根据上下文调整,但“贡献指南”或“贡献规范”是比较常见的译法) 以获取更多指导。工具特定的架构文档记录在 DOCS/TOOLS.md 翻译为中文是:“文档/工具.md”,以及MLflow/\*Lab示例位于 文件/集成说明.md.

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码搜索Python本地部署仓库分析项目脚手架开发工具本地工作区

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 6 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

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。
  • 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

MCP Desktop Tools 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m mcp_desktop_tools.server,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。

MCP Desktop Tools 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。

MCP Desktop Tools 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。

MCP Desktop Tools 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。

MCP Desktop Tools 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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