mcpツールボックス

モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてLLMの機能を強化するための包括的なツールキットです。このパッケージは、LLMが外部サービスやAPIと連携し、テキスト生成以外の機能も拡張できるようにするツールコレクションを提供します。

• GitHubリポジトリ: https://github.com/ai-zerolab/mcp-toolbox/

• (WIP)ドキュメント: https://ai-zerolab.github.io/mcp-toolbox/

特徴

*nix が主なターゲットですが、Windows でも動作するはずです。

• コマンドライン実行: LLM を介して任意のコマンドライン命令を実行します。

• Figma 統合: Figma ファイル、コンポーネント、スタイルなどにアクセスします

• 拡張可能なアーキテクチャ:新しいAPI統合を簡単に追加

• MCPプロトコルサポート:Claude Desktopおよびその他のMCP対応LLMと互換性があります

• 包括的なテスト: 高いテスト範囲を備えた十分にテストされたコードベース

Related MCP server: MCP Python Interpreter

インストール

uvの使用（推奨）

環境を管理するにはuvを使用することをお勧めします。

# 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

その後、最新バージョンのMCPサーバーを実行するためのコマンドとしてuvx "mcp-toolbox@latest" stdio使用できます。オーディオツールとメモリツールはデフォルトのインストールには含まれていません。all extra allインストールすることで、これらを含めることができます。

[audio] はオーディオツール、[memory] はメモリツール、[all] はすべてのツール

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

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の LLM 拡張ツールボックスを自動的にインストールするには:

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

pipの使用

pip install "mcp-toolbox[all]"

また、MCP サーバーを実行するためのコマンドとしてmcp-toolbox stdio使用することもできます。

構成

環境変数

次の環境変数を設定できます。

• FIGMA_API_KEY : Figma 統合用の API キー

• TAVILY_API_KEY : Tavily統合用のAPIキー

• DUCKDUCKGO_API_KEY : DuckDuckGo統合用のAPIキー

• BFL_API_KEY : Flux 画像生成 API の API キー

メモリストレージ

メモリ ツールは、次の場所にデータを保存します。

• macOS : ~/Documents/zerolab/mcp-toolbox/memory (iCloud 経由でデバイス間で同期)

• その他のプラットフォーム: ~/.zerolab/mcp-toolbox/memory

フル構成

Claude Desktop/Cline/Cursor/... で mcp-toolbox を使用するには、構成ファイルに次のコードを追加します。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

完全な機能については:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

デバッグ構成テンプレートは、以下を使用して生成できます。

uv run generate_config_template.py

利用可能なツール

コマンドラインツール

ファイル操作ツール

Figmaツール

小玉州FMツール

オーディオツール

記憶ツール

マークダウンツール

ウェブツール

Flux画像生成ツール

使用例

MCPサーバーの実行

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

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

Claude Desktopでの使用

1. 構成セクションに示されているようにClaude Desktopを構成します。

2. Claudeデスクトップを起動

3. Claude に Figma ファイルの操作を依頼します。

   • 「このFigmaファイル：12345abcdeに関する情報を取得できますか？」

   • 「このFigmaファイル内のコンポーネントを表示してください：12345abcde」

   • 「このFigmaファイルからコメントを取得します: 12345abcde」

4. Claude にコマンドライン指示を実行するように依頼します。

   • 「現在のディレクトリにはどんなファイルがありますか？」

   • 「現在のシステム時刻は何ですか？」

   • 「特定のファイルの内容を表示します。」

5. Claude に XiaoyuZhouFM からポッドキャストをダウンロードするよう依頼します。

   • このポッドキャストのエピソードをダウンロード: https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f

   • このポッドキャストをダウンロードして MP3 に変換してください: https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67c3d80fb0167b8db9e3ec0f

6. Claude にオーディオファイルの操作を依頼します。

   • 「このオーディオファイル: audio.m4a の長さはどれくらいですか?」

   • 「60秒から90秒までの音声をaudio.m4aに書き起こしてください」

   • 「音声ファイルの2:30から3:00までのテキストを取得」

7. Claude にファイルまたは URL を Markdown に変換するよう依頼します。

   • 「このファイルをMarkdownに変換: document.docx」

   • 「このウェブページをMarkdownに変換: https://example.com 」

8. Claude に Web コンテンツの操作を依頼します。

   • 「 https://example.comから HTML コンテンツを取得する」

   • 「 https://example.comからの HTML をファイルに保存する」

   • 「『人工知能ニュース』をウェブで検索」

9. Claude に Flux を使用して画像を生成するように依頼します。

   • 「山々に沈む美しい夕日の画像を生成します」

   • 「未来都市の画像を作成し、デスクトップに保存する」

   • 「宇宙服を着た猫の肖像画を生成する」

10. クロードに記憶ツールを使用するように依頼します。

• 「この重要な事実を覚えておいてください：フランスの首都はパリです」

• 「現在のセッション ID は何ですか?」

• 「フランスに関する情報を思い出してください」

• 「気候変動の影響について考えてみましょう」

• 「保存されたすべての記憶を忘れる」

発達

ローカルセットアップ

リポジトリをフォークし、ローカル マシンにクローンします。

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

テストの実行

make test

チェックの実行

make check

建築ドキュメント

make docs

新しいツールの追加

新しい API 統合を追加するには:

1. 必要なAPIキーでconfig.pyを更新します

2. mcp_toolbox/に新しいモジュールを作成する

3. APIクライアントとツールを実装する

4. 新しい機能のテストを追加する

5. 新しい環境変数とツールでREADME.mdを更新します

詳しい手順については開発ガイドを参照してください。

貢献

貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。

1. リポジトリをフォークする

2. 機能ブランチを作成する ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )

5. プルリクエストを開く

ライセンス

このプロジェクトは、リポジトリに含まれるライセンスの条件に従ってライセンスされます。