MCP Toolbox

mcp工具箱

通过模型上下文协议（MCP）增强LLM功能的综合工具包。此包提供了一组工具，允许LLM与外部服务和API交互，将其功能扩展到文本生成之外。

• GitHub存储库:
• （WIP）文档:

特性

\*nix是我们的主要目标，但Windows也应该工作。

• 命令行执行：通过LLM执行任何命令行指令
• Figma集成：访问Figma文件、组件、样式等
• 可扩展架构：轻松添加新的API集成
• MCP协议支持：与Claude Desktop和其他启用MCP的LLM兼容
• 综合测试：经过良好测试的代码库，具有高测试覆盖率

安装

使用紫外线（推荐）

我们建议使用 紫外线 管理您的环境。

# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh  # For macOS/Linux
# or
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # For Windows

然后你可以使用 uvx "mcp-toolbox@latest" stdio 作为运行最新版本的MCP服务器的命令。 默认安装中不包括音频和存储工具。，您可以通过安装 all 额外：

\[音频\]用于音频工具，\[内存\]用于内存工具，\[全部\]用于所有工具

uvx "mcp-toolbox[all]@latest" stdio

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装克劳德桌面LLM增强工具箱 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @ai-zerolab/mcp-toolbox --client claude

使用pip

pip install "mcp-toolbox[all]"

你可以使用 mcp-toolbox stdio 作为运行MCP服务器的命令。

配置

环境变量

可以配置以下环境变量：

• FIGMA_API_KEY：用于Figma集成的API密钥
• TAVILY_API_KEY：Tavily集成的API关键
• DUCKDUCKGO_API_KEY：DuckDuckGo集成的API密钥
• BFL_API_KEY：用于Flux图像生成的API密钥API

记忆存储

存储工具将数据存储在以下位置：

• macOS: ~/Documents/zerolab/mcp-toolbox/memory （通过iCloud跨设备同步）
• 其他平台: ~/.zerolab/mcp-toolbox/memory

完整架构

将mcp工具箱与Claude Desktop/Cline/Cursor/一起使用。..，将以下内容添加到配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "zerolab-toolbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--prerelease=allow", "mcp-toolbox@latest", "stdio"],
      "env": {
        "FIGMA_API_KEY": "your-figma-api-key",
        "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-api-key",
        "DUCKDUCKGO_API_KEY": "your-duckduckgo-api-key",
        "BFL_API_KEY": "your-bfl-api-key"
      }
    }
  }
}

有关完整功能：

{
  "mcpServers": {
    "zerolab-toolbox": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--prerelease=allow",
        "--python=3.12",
        "mcp-toolbox[all]@latest",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_API_KEY": "your-figma-api-key",
        "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-api-key",
        "DUCKDUCKGO_API_KEY": "your-duckduckgo-api-key",
        "BFL_API_KEY": "your-bfl-api-key"
      }
    }
  }
}

您可以使用以下命令生成调试配置模板：

uv run generate_config_template.py

可用工具

命令行工具

文件操作工具

Figma工具

XiaoyuZhou FM工具

音频工具

内存工具

标记工具

Web工具

通量图像生成工具

使用示例

运行MCP服务器

# Run with stdio transport (default)
mcp-toolbox stdio

# Run with SSE transport
mcp-toolbox sse --host localhost --port 9871

与Claude Desktop一起使用

1. 配置Claude Desktop，如配置部分所示
2. 启动克劳德桌面
3. 让Claude与Figma文件交互：

- “您能获取有关此Figma文件12345abcde的信息吗？” - “显示此Figma文件中的组件：12345abcde” - “从以下Figma文件中获取注释：12345abcde”

1. 让Claude执行命令行指令：

- “当前目录中有哪些文件？” - “当前系统时间是多少？” - “显示特定文件的内容。”

1. 请克劳德从《小禹周》FM下载播客：

- “下载此播客集：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f" - “下载并将此播客转换为MP3：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f"

1. 让Claude处理音频文件：

- “这个音频文件的长度是多少：audio.m4a？” - “在audio.m4a中转录60到90秒的音频” - “获取音频文件中2:30到3:00的文本”

1. 让Claude将文件或URL转换为Markdown：

- “将此文件转换为Markdown：document.docx” - “将此网页转换为Markdown：https://example.com"

1. 让克劳德处理网络内容：

- “从以下位置获取HTML内容https://example.com" - “从保存HTMLhttps://example.com到一个文件” - “在网上搜索‘人工智能新闻’”

1. 让Claude使用Flux生成图像：

- “生成山脉上美丽日落的图像” - “创建一个未来城市的图像并将其保存到我的桌面上” - “生成一张穿着太空服的猫的肖像”

1. 让克劳德使用记忆工具：

- “记住这一重要事实：法国的首都是巴黎” - “我当前的会话ID是什么？” - “回忆起关于法国的任何信息” - “思考气候变化的影响” - “忘记所有存储的记忆”

发展

本地设置

分叉存储库并将其克隆到本地计算机。

# Install in development mode
make install
# Activate a virtual environment
source .venv/bin/activate  # For macOS/Linux
# or
.venv\Scripts\activate  # For Windows

运行测试

make test

运行检查

make check

建筑文件

make docs

添加新工具

要添加新的API集成，请执行以下操作：

1. 更新 config.py 使用任何必需的API密钥
2. 在中创建新模块 mcp_toolbox/
3. 实现API客户端和工具
4. 为新功能添加测试
5. 使用新的环境变量和工具更新README.md

请参阅 开发指南 了解更多详细说明。

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

许可证

此项目根据存储库中包含的许可条款获得许可。