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MCP Server · 运维云端

TOON MCP Server (Hasnain Ali47)

一个用于JSON数据和系统提示与TOON格式相互转换的Python工具库和MCP服务器,旨在减少与大型语言模型交互时的令牌使用。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
大型语言模型Python令牌优化

快速开始

作者 / 组织
HasnainAli47
提供方
HasnainAli47

工具数量

3

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

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2 个

MCP World

选型结论

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 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

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

pip install toon-mcp-server

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 3 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

toon mcp服务器

MCP服务器和Python实用程序库,用于将JSON数据和系统提示转换为TOON格式或从TOON格式转换。

TOON(面向令牌的对象表示法)是一种紧凑的、人类可读的序列化格式,旨在减少与大型语言模型(LLM)交互时的令牌使用。它在使用通常使用的语法时保留了数据的结构 令牌效率比JSON高30-60%,尤其是表格或重复数据。

该项目提供:

  • 一个小型、类型良好的Python库 用于:

- JSON↔ TOON转换。 - 包装系统提示为TOON格式。

  • MCP stdio服务器 它将这些功能作为工具公开,随时可以从MCP兼容的主机(例如编辑器或编排层)使用。
  • PyPI就绪的包装和清晰的文档,所以你可以自信地与更广泛的Python社区分享这一点。

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特性

  • JSON → TOON转换:使用以下命令将任何JSON序列化Python对象转换为TOON文本 toons 图书馆。
  • TOON → JSON转换:将TOON解析回可以序列化为JSON的Python对象。
  • 系统提示TOON包装器:用最小的、明确的TOON结构包装您的系统提示,以保持提示的结构化和令牌效率。
  • MCP stdio服务器:

- 工具: convert_json_to_toon - 工具: convert_toon_to_json - 工具: convert_system_prompt_to_toon

  • 清洁、简单的API 具有适合库使用的类型提示和文档字符串。

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安装

一旦发布到PyPI,您将能够使用以下方式安装它:

pip install toon-mcp-server

对于本地开发(在此存储库中),您可以在可编辑模式下安装:

cd path/to/this/repo
pip install -e .

这将安装:

  • 这 toon_mcp Python包。
  • 这 toon-mcp-server 控制台脚本,用于运行MCP stdio服务器。

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图书馆使用情况

主要公众API居住在 toon_mcp 并从以下国家再出口 __init__.py 为了方便起见。

from toon_mcp import (
    json_to_toon,
    toon_to_json,
    system_prompt_to_toon,
)

JSON → TOON

from toon_mcp import json_to_toon

data = {
    "user": {"id": 123, "name": "Alice"},
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain TOON format in simple terms."},
    ],
}

toon_text = json_to_toon(data)
print(toon_text)
  • 输入:任何JSON串行Python对象(dict, list, str等等)。
  • 输出:可以发送到LLM或存储在磁盘上的TOON字符串。

您可以选择请求特定的缩进级别以提高可读性:

toon_text = json_to_toon(data, indent=2)

TOON → JSON

from toon_mcp import toon_to_json

obj = toon_to_json(toon_text)
# `obj` is now a standard Python structure that can be serialised as JSON
  • 输入:TOON文本(字符串)。
  • 输出:Python对象(通常 dict 或 list)然后你可以传递给 json.dumps,您的LLM客户端或其他逻辑。

系统提示→ TOON

系统提示通常很大,并且对许多请求重复出现。此帮助程序将您的系统提示包装在一个最小的TOON文档中:

from toon_mcp import system_prompt_to_toon

system_prompt = (
    "You are a senior Python engineer. "
    "Answer clearly, use type hints, and explain important design decisions."
)

toon_prompt = system_prompt_to_toon(system_prompt)
print(toon_prompt)

从概念上讲,这相当于序列化一个结构,例如:

{"system_prompt": system_prompt}

但采用TOON格式,对于较大的提示,它往往比原始JSON更紧凑。

MCP服务器

MCP服务器在 toon_mcp.server 并作为 toon-mcp-server 控制台脚本。

在引擎盖下,它使用官方 mcp Python库并在stdio上运行:

  • 它公开了三个工具:

- convert_json_to_toon - convert_toon_to_json - convert_system_prompt_to_toon

  • 它旨在由MCP兼容的主机(例如编辑器、CLI编排器或其他工具)启动。

工具

  • convert_json_to_toon

- 输入: payload JSON可序列化结构(MCP通常会将其作为JSON对象发送)。 - 输出:TOON字符串。

  • convert_toon_to_json

- 输入: toon_text –TOON格式的字符串。 - 输出:解码的Python结构(主机可以序列化回JSON)。

  • convert_system_prompt_to_toon

- 输入: prompt –纯文本系统提示。 - 输出:TOON字符串包装提示(与兼容 toon_to_system_prompt 在图书馆)。

手动运行服务器

安装软件包后:

toon-mcp-server

这将启动stdio上的MCP服务器(通常由MCP主机启动,而不是手动启动)。

主机配置示例(概念性)

具体配置因主机而异,但典型的配置可能如下:

{
  "mcpServers": {
    "toon-mcp-server": {
      "command": "toon-mcp-server",
      "args": []
    }
  }
}

请参阅MCP主机的文档,了解在何处以及如何指定此配置。

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项目布局

  • pyproject.toml:为PyPI构建配置和元数据。
  • src/toon_mcp/__init__.py:公共API导出。
  • src/toon_mcp/codec.py:核心转换功能。
  • src/toon_mcp/server.py:MCP stdio服务器和工具定义。
  • tests/:转换和快速处理的基本测试。

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设计说明

  • TOON正式实施:该项目有意将TOON解析和序列化委托给 toons 库,它在Rust中实现并反映了标准 json 模块API。这使实现保持了小型化、可预测性和高性能。
  • 简单、明确的API:

- json_to_toon / toon_to_json 对任意JSON序列化结构进行操作。 - system_prompt_to_toon 关注系统提示用例,保持结构清晰({"system_prompt": ...})同时受益于TOON语法。

  • MCP头等舱:MCP服务器在 toon_mcp.server,并通过 toon-mcp-server 控制台脚本,以便主机可以轻松启动它。

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测试

安装开发依赖关系后,您可以使用以下命令运行测试:

pytest

基本测试包括:

  • 往返JSON→ TOON → JSON.

我们鼓励您为您的特定用例和数据形状添加更多测试。

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错误处理

库和MCP工具是防御性的,将 明显的错误 误用时:

  • json_to_toon / convert_json_to_toon

- 期待a JSON严重对象 (dict、list、str、int、float、bool或None)。 - 如果对象不能序列化,则会引发 TypeError 并显示一条消息,解释失败的类型及其原因。 - 如果 indent 不是整数或 None一 TypeError 描述了错误的类型。

  • toon_to_json / convert_toon_to_json

- 期待a 包含TOON数据的字符串. - 如果传递了一个非字符串值,它们将引发 TypeError. - 如果TOON文本无效,则会引发 ValueError 附有底层解析错误消息。

  • system_prompt_to_toon / convert_system_prompt_to_toon

- 期待a 普通字符串系统提示. - 如果传递了一个非字符串值,它们将引发 TypeError (包装成 ValueError 在MCP层)显示描述不正确类型的消息。

这些消息旨在在直接使用Python和通过MCP主机调用工具时很好地显示出来。

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版本控制

该项目如下 语义版本控制:

  • 重大:打破变化。
  • 次要的:添加向后兼容的功能。
  • 补丁:向后兼容的错误修复和小改进。

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贡献

欢迎投稿!

  • 问题:使用GitHub Issues报告错误或请求功能。
  • 拉取请求:

- 保持变更的重点并做好记录。 - 添加或更新新行为的测试。 - 维护类型提示和文档字符串。

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许可证

该项目根据 MIT许可证。请参阅 LICENSE 文件以获取详细信息。

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

TOON格式Python本地部署JSON转换令牌优化大型语言模型Python工具

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 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

  • 需要在运维云端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

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install toon-mcp-server,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。

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 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。

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 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。

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 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。

TOON MCP Server (Hasnain Ali47) 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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