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MCP Server · AI代理

Transmission MCP

提供Python API包装器和MCP服务器接口,用于与Transmission BT客户端集成,支持多种通信协议和工具操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 19
PythonWindsurfAI代理

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作者 / 组织
philogicae
提供方
philogicae
运行时
Python

工具数量

19

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资源数量

0

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3 个

MCP World

选型结论

Transmission MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 19 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Windsurf,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install transmission-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 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 19 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

用于传输的Python API包装器和MCP服务器

目录

- 先决条件 - 配置 - 安装 - 从PyPI安装(推荐) - 促进地方发展 -

- 作为Python API包装器 - 作为MCP服务器 - 通过MCP客户端 - Windsurf示例

- 发展

特性

  • 的API包装 Transmission torrent客户端使用官方 transmission-rpc 图书馆。
  • 用于标准化通信的MCP服务器接口(stdio、sse、流式http)。
  • 工具:

- get_session:获取传输会话配置和版本信息。 - get_session_stats:获取会话统计数据(速度、种子计数、累积统计数据)。 - free_space:获取指定路径上的可用磁盘空间(以字节为单位)。 - list_torrents:列出所有种子及其详细信息。 - get_torrent_details:获取特定种子的详细信息。 - get_torrent_stats:获取特定种子的统计数据/状态。 - get_recently_active:获取最近活动的种子和最近删除的种子的ID。 - add_torrent:从磁铁链接、HTTP URL或本地文件下载种子。 - download_torrent:从磁铁链接、HTTP URL或本地文件下载种子。 - start_torrent:启动(恢复)洪流。 - stop_torrent:停止(暂停)洪流。 - pause_torrent:暂停洪流。 - verify_torrent:验证torrent数据的完整性。 - reannounce_torrent:重新向跟踪器发送洪流。 - move_torrent:将torrent数据移动到新位置。 - set_torrent_labels:为torrent设置标签。 - remove_torrent:删除种子(可选删除数据)。 - delete_torrent:删除torrent及其文件。 - forget_torrent:忘记torrent,保留文件。

设置

先决条件

  • 正在运行的实例 传输.(包含在docker compose中)
  • Python 3.10+(安装PyPI需要)。
  • uv (用于地方发展)

配置

此应用程序需要您的URL Transmission 例子

设置环境变量:复制 .env.example 到 .env 在项目的根目录中,使用您的设置对其进行编辑。应用程序将自动从以下位置加载变量 .env:

  • MCP服务器:

- TRANSMISSION_URL:传输实例的URL(默认值: http://localhost:9091). - TRANSMISSION_USER:传输身份验证的用户名(可选)。 - TRANSMISSION_PASS:传输身份验证的密码(可选)。

  • 传输实例(用于docker编写设置):

- TRANSMISSION_DOWNLOAD_DIR:种子下载目录(例如。, /downloads). - TRANSMISSION_WATCH_DIR:torrent文件的监视目录(例如。, /watch). - TRANSMISSION_RPC_URL:传输API的RPC URL(例如。, http://localhost:9091/transmission/rpc). - TRANSMISSION_PEER_PORT:用于BitTorrent连接的对等端口(例如。, 51413). - TRANSMISSION_SPEED_LIMIT_DOWN:下载速度限制(KB/s)(例如。, 100). - TRANSMISSION_SPEED_LIMIT_UP:上传速度限制(KB/s)(例如。, 100). - 检查 传输 其他变量和更多信息。

安装

选择以下安装方法之一。

从PyPI安装(推荐)

此方法最适合将包用作库或在不修改代码的情况下运行服务器。

  1. 从PyPI安装软件包:
pip install transmission-mcp
  1. 创建一个 .env 运行应用程序并添加应用程序的目录中的文件 Transmission 网址:
TRANSMISSION_URL=http://localhost:9091
  1. 运行MCP服务器(默认:stdio):
python -m transmission_client
促进地方发展

此方法适用于希望修改源代码的贡献者。 使用 uv:

  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/philogicae/transmission-mcp.git
cd transmission-mcp
  1. 使用安装依赖项 uv:
uv sync --locked
  1. 通过复制示例创建配置文件并添加设置:
cp .env.example .env
  1. 运行MCP服务器(默认:stdio):
uv run -m transmission_client
对于Docker

此方法使用Docker在容器中运行服务器。 compose.yaml包括 传输 torrent客户端。

  1. 克隆存储库(如果您还没有):
git clone https://github.com/philogicae/transmission-mcp.git
cd transmission-mcp
  1. 通过复制示例创建配置文件并添加设置:
cp .env.example .env
  1. 使用Docker Compose构建并运行容器(默认端口:8000):
docker compose up --build -d
  1. 访问容器日志:
docker logs transmission-mcp -f

用法

作为Python API包装器

import asyncio
from transmission_client import TransmissionClient

async def main():
    # Initialize client (reads TRANSMISSION_URL, TRANSMISSION_USER, and TRANSMISSION_PASS from env)
    client = TransmissionClient()

    # Use as context manager for automatic cleanup
    async with TransmissionClient() as client:
        # Get session info
        session = await client.get_session()
        print(f"Transmission version: {session['version']}")

        # Get session statistics
        stats = await client.get_session_stats()
        print(f"Download speed: {stats['downloadSpeed']} bytes/s")

        # Check free space
        free_space = await client.free_space("/downloads")
        print(f"Free space: {free_space} bytes")

    # List all torrents
    torrents = await client.list_torrents()

    # Add a torrent
    await client.add_torrent("magnet:?xt=urn:btih:...")

    # Get torrent details
        details = await client.get_torrent("1")  # Use ID or hash

    # Control torrents
        await client.stop_torrent("1")  # Pause
        await client.start_torrent("1")  # Resume

        # Verify torrent data
        await client.verify_torrent("1")

        # Move torrent data
        await client.move_torrent("1", "/new/location", move=True)

        # Set torrent labels
        await client.set_torrent_labels("1", ["movies", "4k"])

        # Remove torrent (keep files)
        await client.remove_torrent("1", delete_data=False)

        # Delete torrent and files
        await client.remove_torrent("1", delete_data=True)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

作为MCP服务器

from transmission_client import TransmissionMCP

TransmissionMCP.run(transport="sse") # 'stdio', 'sse', or 'streamable-http'

通过MCP客户端

适用于任何兼容MCP的客户端。可用工具:

  • get_session:获取传输会话配置和版本信息。
  • get_session_stats:获取会话统计数据(速度、种子计数、累积统计数据)。
  • free_space:获取指定路径上的可用磁盘空间(以字节为单位)。
  • list_torrents:列出所有种子及其详细信息。
  • get_torrent_details:通过ID或哈希获取特定种子的详细信息。
  • get_torrent_stats:通过ID或哈希获取特定种子的统计数据/状态。
  • get_recently_active:获取最近活动的种子和最近删除的种子的ID。
  • add_torrent:从磁铁链接、HTTP URL或本地文件路径添加种子。
  • download_torrent:通过磁铁链接、HTTP URL或本地文件下载种子。
  • start_torrent:按ID或哈希值启动(恢复)种子。
  • stop_torrent:按ID或哈希值停止(暂停)种子。
  • pause_torrent:按ID或哈希暂停种子。
  • verify_torrent:通过ID或哈希验证torrent数据的完整性。
  • reannounce_torrent:通过ID或哈希将torrent重新通知给跟踪器。
  • move_torrent:通过ID或哈希将torrent数据移动到新位置。
  • set_torrent_labels:按ID或哈希为种子设置标签。
  • remove_torrent:按ID或哈希删除种子(可选删除数据)。
  • delete_torrent:按ID或哈希删除torrent及其文件。
  • forget_torrent:忘记torrent,按ID或哈希保存文件。
Windsurf示例

配置:

{
  "mcpServers": {
    ...
    # with stdio (only requires uv)
    "transmission-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [ "transmission-mcp" ],
      "env": {
        "TRANSMISSION_URL": "http://localhost:9091", # (Optional) Default Transmission instance URL
        "TRANSMISSION_USER": "username", # (Optional) Transmission username
        "TRANSMISSION_PASS": "password" # (Optional) Transmission password
      }
    },
    # with docker (only requires docker)
    "transmission-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [ "run", "-i", "-p", "8000:8000", "-e", "TRANSMISSION_URL=http://localhost:9091", "-e", "TRANSMISSION_USER=username", "-e", "TRANSMISSION_PASS=password", "philogicae/transmission-mcp:latest", "transmission-mcp" ]
    },
    # with sse transport (requires installation)
    "transmission-mcp": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/sse"
    },
    # with streamable-http transport (requires installation)
    "transmission-mcp": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    },
    ...
  }
}

更新日志

看 更改日志.md 查看此项目的更改历史。

贡献

欢迎投稿!请打开问题或提交拉取请求。

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

工具与能力

工具数量

19

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

Torrent管理Python本地部署PythonAPIMCP协议文件传输BT客户端

支持客户端

Windsurf

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

  • 工具数量 19 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

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。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 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 Windsurf 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。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 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

Transmission MCP 怎么安装?

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

Transmission 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Transmission 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。

Transmission MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Transmission MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Windsurf;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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