MCP Python 工具箱
模型上下文协议 (MCP) 服务器为 Python 开发提供了一套全面的工具，使像 Claude 这样的 AI 助手能够有效地使用 Python 代码和项目。
概述
MCP Python Toolbox 实现了一个模型上下文协议服务器，使 Claude 能够通过标准化接口执行 Python 开发任务。它使 Claude 能够：
- 在工作区内读取、写入和管理文件
- 分析、格式化和 lint Python 代码
- 管理虚拟环境和依赖项
- 安全地执行 Python 代码
特征
文件操作（ FileOperations ）
- 工作区目录中的安全文件操作
- 路径验证以防止工作区外未经授权的访问
- 使用特定于行的操作来读取和写入文件
- 创建和删除文件和目录
- 列出目录内容及其详细元数据（大小、类型、修改时间）
- 写入文件时自动创建父目录
代码分析（ CodeAnalyzer ）
- 使用 AST 解析和分析 Python 代码结构
- 提取有关以下内容的详细信息：
- 导入语句及其别名
- 带有参数和装饰器的函数定义
- 具有基类和方法的类定义
- 全局变量赋值
- 使用以下格式代码：
- 使用 Pylint 进行全面的代码检查，并提供详细的报告
项目管理（ ProjectManager ）
- 使用 pip 支持创建和管理虚拟环境
- 灵活的依赖管理：
- 从 requirements.txt 安装
- 从 pyproject.toml 安装
- 支持特定软件包版本
- 高级依赖关系处理：
- 检查包之间的版本冲突
- 列出所有已安装的软件包及其版本
- 将软件包更新至特定版本
- 从当前环境生成 requirements.txt
代码执行（ CodeExecutor ）
- 在受控环境中执行 Python 代码
- 使用项目的虚拟环境来实现一致的依赖关系
- 代码执行的临时文件管理
- 捕获 stdout、stderr 和退出代码
- 支持自定义工作目录
安装
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox.git
cd mcp_python_toolbox
- 创建并激活虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# or
.venv\Scripts\activate # Windows
- 以开发模式安装包：
用法
作为 CLI 工具运行
启动服务器的最简单方法是使用 CLI：
# Start with current directory as workspace
python -m mcp_python_toolbox
# Or specify a workspace directory
python -m mcp_python_toolbox --workspace /path/to/your/project
使用 Claude Desktop 进行设置
Claude Desktop 可以自动启动并管理 MCP Python Toolbox 服务器。配置方法如下：
- 按照上述说明安装并设置 MCP Python 工具箱
- 在 Claude Desktop 的 MCP 工具配置中为 Python 工具箱添加一个配置条目：
"python-toolbox": {
"command": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/.venv/bin/python",
"args": [
"-m",
"mcp_python_toolbox",
"--workspace",
"/Users/username/path/to/workspace"
],
"env": {
"PYTHONPATH": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/src",
"PATH": "/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin",
"VIRTUAL_ENV": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/.venv",
"PYTHONHOME": ""
}
}
- 自定义路径以匹配您的环境
- Claude Desktop 将在需要时自动启动 MCP 服务器
- Claude 现在可以通过 MCP 接口访问 Python 开发工具
程序化使用
from mcp_python_toolbox import PythonToolboxServer
server = PythonToolboxServer(workspace_root="/path/to/your/project")
server.setup()
server.run()
核心模块示例
文件操作
from mcp_python_toolbox.core import FileOperations
file_ops = FileOperations(workspace_root="/path/to/project")
# Read file contents
content = file_ops.read_file("src/example.py")
# Read specific lines
lines = file_ops.read_file("src/example.py", start_line=10, end_line=20)
# Write to file
file_ops.write_file("output.txt", "Hello, World!")
# Append to file
file_ops.write_file("log.txt", "New entry\n", mode='a')
# List directory contents
contents = file_ops.list_directory("src")
for item in contents:
print(f"{item['name']} - {item['type']} - {item['size']} bytes")
代码分析
from mcp_python_toolbox.core import CodeAnalyzer
analyzer = CodeAnalyzer(workspace_root="/path/to/project")
# Analyze Python file structure
analysis = analyzer.parse_python_file("src/example.py")
print(f"Found {len(analysis['functions'])} functions")
print(f"Found {len(analysis['classes'])} classes")
# Format code
formatted = analyzer.format_code(code, style='black')
# Lint code
issues = analyzer.lint_code("src/example.py")
for issue in issues:
print(f"Line {issue['line']}: {issue['message']}")
项目管理
from mcp_python_toolbox.core import ProjectManager
pm = ProjectManager(workspace_root="/path/to/project")
# Create virtual environment
pm.create_virtual_environment()
# Install dependencies
pm.install_dependencies() # from requirements.txt or pyproject.toml
pm.install_dependencies("requirements-dev.txt") # from specific file
# Check for conflicts
conflicts = pm.check_dependency_conflicts()
if conflicts:
print("Found dependency conflicts:")
for conflict in conflicts:
print(f"{conflict['package']} requires {conflict['requires']}")
# Update packages
pm.update_package("requests") # to latest
pm.update_package("flask", version="2.0.0") # to specific version
代码执行
from mcp_python_toolbox.core import CodeExecutor
executor = CodeExecutor(workspace_root="/path/to/project")
code = '''
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
print(greet("World"))
'''
result = executor.execute_code(code)
print(f"Output: {result['stdout']}")
print(f"Errors: {result['stderr']}")
print(f"Exit code: {result['exit_code']}")
发展
运行测试
类型检查
mypy src/mcp_python_toolbox
代码检查
pylint src/mcp_python_toolbox
格式化
black src/mcp_python_toolbox
贡献
- 分叉存储库
- 创建你的功能分支（
git checkout -b feature/amazing-feature ） - 提交您的更改（
git commit -m 'Add some amazing feature' ） - 推送到分支（
git push origin feature/amazing-feature ） - 打开拉取请求
执照
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
致谢
- 实现模型上下文协议规范
- 采用现代 Python 开发工具和最佳实践构建
- 使用行业标准格式化（Black）和 linting（Pylint）工具