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MCP Server · AI代理

Python Lft MCP

一个现代化的Python开发工具包,通过Model Context Protocol (MCP)提供代码检查、格式化和测试功能,适用于专业开发工作流程。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonCursor开发工具

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作者 / 组织
Agent-Hellboy
提供方
Agent-Hellboy

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MCP World

选型结论

Python Lft MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 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

AI代理

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

pip install python-lft-mcp

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 对应的运行时,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

Python LFT(Lint、Format、Test)-MCP服务器

一个现代的模块化Python开发工具包,通过以下方式公开linting、格式化和测试功能 模型上下文协议(MCP)。采用干净的架构和现代设计模式构建,用于专业开发工作流程。

一个全面的MCP服务器,为Python项目提供智能linting、格式化和测试功能。它自动检测项目配置,并使LLM能够对代码质量工具做出明智的决策。

特性

  • 全面配置检测 -分析70多个Python生态系统配置文件
  • 智能工具集成 -支持褶皱、黑色、pytest、mypy、pylint等
  • LLM优化 -为智能工具选择提供详细的配置数据
  • 跨项目支持 -适用于任何Python项目结构
  • 快速可靠 -采用现代异步Python和MCP协议构建

快速开始

安装

# Install from PyPI (when published)
pip install python-lft-mcp

# Or install with all optional tool dependencies
pip install python-lft-mcp[tools]

MCP客户端配置

安装后,生成MCP配置:

# Generate configuration for your MCP client
python-lft-config

这将显示您需要添加到MCP客户端的配置。

Cursor IDE的快速配置

增添 ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "python-lft": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "python_lft"],
      "description": "Python LFT MCP Server"
    }
  }
}
对于其他MCP客户端
  • 跑 python-lft-config 获取完整说明
  • 看 examples/mcp-config.json 有关更多配置选项

开发安装

# Clone the repository  
git clone https://github.com/Agent-Hellboy/python-lft-mcp.git
cd python-lft-mcp

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install in development mode
pip install -e ".[dev]"

有关开发配置,请参阅 examples/README.md.

用法

1.检测项目配置

# LLM calls this first to understand the project
detect_workspace_tools(work_dir="/path/to/project")

2.使用项目设置执行工具

# LLM uses the detected configuration
lint(
    target="all",
    exact_tool="ruff", 
    tool_config={"line-length": 88, "target-version": "py39"},
    work_dir="/path/to/project"
)

format_code(
    exact_tool="black",
    tool_config={"line-length": 88, "target-version": ["py39"]},
    work_dir="/path/to/project"
)

test(
    exact_tool="pytest",
    tool_config={"testpaths": ["tests"], "addopts": "-v"},
    work_dir="/path/to/project"
)

支持的工具

棉毛

  • 颈毛 -快速Python linter
  • 薄片8 -风格指南执行
  • 皮林 -代码分析
  • mypy -静态类型检查
  • 强盗 -安全防盗
  • pydoc风格 -Docstring约定

使用格式器

  • 黑色 -代码格式
  • 颈毛 -快速格式化
  • isort -导入排序
  • autopep8 -PEP 8格式
  • 雅普夫 -代码格式

试车手

  • pytest -测试框架
  • 鼻子2 -单元测试
  • 单位测试 -内置测试

支持的配置文件

  • pyproject.toml -现代Python项目配置
  • setup.cfg -旧版安装工具配置
  • tox.ini -测试自动化
  • pytest.ini -Pytest配置
  • .flake8 -Flake8设置
  • .pylintrc -Pylint配置
  • mypy.ini -MyPy设置
  • requirements.txt -依赖关系
  • .pre-commit-config.yaml -预提交挂钩
  • 还有60多个Python生态系统配置!

发展

设置开发环境

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Install pre-commit hooks (if available)
pre-commit install

Tox开发工作流

我们使用 毒素 对于标准化的开发工作流程:

# Run tests across all supported Python versions
tox

# Run specific environments
tox -e lint          # Run linting with ruff
tox -e format        # Format code with ruff (includes import sorting)
tox -e format-check  # Check formatting without changes
tox -e type          # Type checking with mypy
tox -e coverage      # Run tests with coverage reporting

# Run comprehensive testing
tox -e all           # Lint + format-check + type + test + coverage

# Test specific Python version
tox -e py39          # Test with Python 3.9
tox -e py312         # Test with Python 3.12

# Clean build artifacts
tox -e clean

# Build package for distribution
tox -e build

手动工具使用

# Run tests
pytest

# Run linting
ruff check .

# Type checking
mypy python_lft/

# Format code  
ruff check --fix .  # Fix linting issues and sort imports
ruff format .       # Format code

# Run tests with coverage
pytest --cov=python_lft

建筑

python_lft/
├── app.py              # MCP server creation
├── tools_api.py        # MCP tool definitions  
├── services/
│   ├── workspace.py    # Configuration detection
│   ├── orchestrator.py # Tool execution coordination
│   └── runners.py      # Command execution
├── executors/          # Tool-specific executors
├── core/              # Core models and interfaces
└── config/            # Constants and configuration

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 添加测试
  5. 运行测试套件: tox -e all
  6. 提交拉取请求

CI/CD

该项目使用GitHub Actions进行持续集成:

  • 棉绒:跑步 ruff check 每次推送/PR
  • 测试:在每次推送/PR时跨Python 3.9-3.12运行测试套件
  • CI公司:全面的质量检查(皮棉+格式+类型+测试+构建)
  • 发布:在版本标签上自动发布到PyPI和GitHub版本

在合并pull请求之前,必须通过所有检查。

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

仓库

有关最新更新、问题和贡献,请访问:

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

Python开发Python本地部署代码检查代码格式化测试工具MCP协议

支持客户端

Cursor

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

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。
  • 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 运行环境,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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 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。

同类对比

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Python Lft MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install python-lft-mcp,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Python Lft 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Python Lft 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。

Python Lft 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。

Python Lft MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 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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