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MCP Server · 数据服务

Tool Box MCP

Tool Box MCP Server是一个集成了向量搜索和知识图谱的AI工具中央注册表,用于智能工具发现和链式调用。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
TypeScriptClaude数据分析

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作者 / 组织
Adriftnote
提供方
Adriftnote

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选型结论

Tool Box MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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 chromadb sentence-transformers

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

工具箱MCP服务器

人工智能工具的中央注册表 矢量搜索+知识图谱 用于智能工具发现和链接。

特性

  • 向量搜索:通过ChromaDB发现语义工具
  • 知识图谱:工具关系和依赖关系遍历
  • 工具链:通过数据转换执行多步骤MCP工具管道
  • 渐进式披露:只加载所需内容,节省90%以上的代币
  • 统一注册表:MCP服务器、技能、工具、命令在一个地方

快速开始

# Clone
git clone https://github.com/Adriftnote/tool-box-mcp.git
cd tool-box-mcp

# Install dependencies
npm install

# Run setup (initializes ChromaDB and sample data)
./scripts/setup.sh

# Start server
npm start

工具(共11个)

工具说明
toolhub_search通过自然语言查询查找工具
toolhub_expand通过知识图谱探索工具依赖关系
toolhub_cluster获取任务的完整工具集
toolhub_register向注册表添加新工具
toolhub_delete从注册表中删除工具
toolhub_list列出所有已注册的工具
toolhub_execute从查询自动生成并执行链
toolhub_chain执行顺序MCP工具管道
toolhub_prepare_chain执行前分析链(模式、技能、转换)
toolhub_discover从MCP服务器刷新可链接工具
toolhub_chainable列出可用于链接的工具

安装

先决条件

  • Node.js 18+
  • Python 3.8+(适用于ChromaDB)
  • pip(Python包管理器)

步骤1:克隆并安装

git clone https://github.com/Adriftnote/tool-box-mcp.git
cd tool-box-mcp
npm install

步骤2:运行安装程序

# This installs Python dependencies and initializes ChromaDB
./scripts/setup.sh

步骤3:配置MCP客户端

添加到您的Claude Code或MCP客户端设置中:

{
  "mcpServers": {
    "tool-box": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/tool-box-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

配置

数据文件

安装后,在中配置这些文件 data/ 目录:

文件目的
mcp-config.json与MCP服务器链接
knowledge-graph.json工具关系
chromadb/矢量搜索数据库

环境变量(可选)

用环境变量覆盖默认路径:

TOOLHUB_GRAPH_PATH       # Knowledge Graph JSON path
TOOLHUB_MCP_CONFIG       # MCP config path
TOOLHUB_PYTHON_PATH      # Python interpreter path

使用示例

1.搜索工具

toolhub_search({
  query: "data analysis excel",
  limit: 10,
  include_graph: true
})

2.执行工具链

toolhub_chain({
  mcpPath: [
    {
      toolName: "sqlite_read_query",
      toolArgs: "{\"query\": \"SELECT * FROM metrics LIMIT 10\"}",
      outputTransform: "sqlite→2d"
    },
    {
      toolName: "document_create_excel",
      toolArgs: "{\"filepath\": \"/tmp/report.xlsx\", \"content\": \"CHAIN_RESULT\"}"
    }
  ]
})

3.注册新工具

toolhub_register({
  name: "my-mcp-server",
  type: "MCP_Server",
  description: "My custom MCP server for data processing"
})

建筑

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Claude Code / AI Agent                     │
└─────────────────────────────────────────────┘
                    │ MCP Call
                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Tool Box MCP Server                        │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │ HybridSearchService                 │   │
│  │ ├─ VectorSearchService (ChromaDB)   │   │
│  │ └─ GraphSearchService (JSON)        │   │
│  ├─────────────────────────────────────┤   │
│  │ ToolDiscoveryService                │   │
│  │ └─ Chain Execution + Transforms     │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────┘
         │                    │
         ▼                    ▼
┌───────────────┐    ┌───────────────┐
│  ChromaDB     │    │  Knowledge    │
│  (data/)      │    │  Graph JSON   │
└───────────────┘    └───────────────┘

数据转换

链数据流的内置转换:

转换描述
sqlite→2dSQLite结果转换为二维数组
json→object将JSON字符串解析为对象
object→array将对象包裹在数组中
flatten扁平嵌套数组
first提取第一个元素
keys获取对象密钥
values获取对象值

发展

# Build from source
npm run build

# Run server
npm start

# Type check
npm run typecheck

项目结构

tool-box-mcp/
├── dist/                 # Compiled JavaScript (included)
├── src/
│   ├── index.ts          # Main server entry
│   ├── schemas/          # Zod input schemas
│   └── services/         # Search, chain, transform services
├── scripts/
│   ├── setup.sh          # Initial setup script
│   └── register-tool.py  # Tool registration utility
├── data/
│   ├── chromadb/         # Vector database
│   ├── knowledge-graph.json
│   └── mcp-config.json
└── package.json

故障排除

“未找到ChromaDB”

pip install chromadb sentence-transformers

“找不到Python”

设置Python路径:

export TOOLHUB_PYTHON_PATH=/usr/bin/python3

“未找到工具”

运行安装程序以初始化示例数据:

./scripts/setup.sh

许可证

国际学生中心

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

AI工具管理TypeScript本地部署向量搜索知识图谱工具链式调用开发效率工具

支持客户端

Claude

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 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。

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常见问题

5 条

Tool Box MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install chromadb sentence-transformers,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。

Tool Box 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。

Tool Box 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。

Tool Box 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。

Tool Box MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;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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