Modal MCP Toolbox

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Provides a tool for generating images using the FLUX model

  • Runs MCP tools on Modal's cloud platform to provide sandboxed Python code execution and image generation

  • Provides a tool for running Python code in a sandboxed environment

モーダル MCP ツールボックス 🛠️

Modal上で動作するモデルコンテキストプロトコル(MCP)ツールのコレクションです。これにより、 GooseClaudeデスクトップアプリなどのツールでLLMの機能を拡張できます。

ツール

  • run_python_code_in_sandbox : サンドボックス環境で Python コードを実行できます。
  • generate_flux_image : FLUX モデルを使用して画像を生成します。

デモ

フラックス画像生成

Pythonコード実行

前提条件

これはモーダル アカウントに対して実行されるため、モーダル アカウントを所有し、ログインしている必要があります。

インストール

インストール方法はMCPを使用するクライアントによって異なります。ClaudeとGoose向けの手順は以下のとおりです。

クロード

ClaudeデスクトップアプリでSettings > Developerに移動し、「設定の編集」をクリックします。

MCPサーバーの設定を追加します。私の設定は以下のとおりです。

{ "mcpServers": { "modal-toolbox": { "command": "uvx", "args": ["modal-mcp-toolbox"] } } }

ガチョウ

Settingsに移動して「追加」をクリックします。

次に、下のスクリーンショットのように拡張機能を追加します。重要なのは、コマンドを次のように設定することです。

uvx modal-mcp-toolbox

残りは好きなように記入してください。

Smithery 経由でインストール (現在は動作していません)

Smithery経由で Claude Desktop 用の Modal MCP Toolbox を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @philipp-eisen/modal-mcp-toolbox --client claude
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Goose や Claude デスクトップ アプリなどのクライアントと互換性のある MCP サーバーを介して、サンドボックス内で Python コードを実行し、FLUX モデルを使用してイメージを生成することを容易にします。

  1. Tools
    1. Demo
      1. Flux Image Generation
      2. Python Code Execution
    2. Prerequisites
      1. Installation
        1. Claude
        2. Goose
        3. Installing via Smithery (not working currently)
      ID: ai78w0p5mc