mcp-tools-server
mcp-tools-server
互換性のあるあらゆるエージェントが利用可能なユーティリティツールを備えた、汎用的な MCP (Model Context Protocol) サーバーです。
MCPのサーバーサイド実装を実証しています。ほとんどのプロジェクトはサーバーを消費するだけですが、このプロジェクトはサーバーを実装しています。
公開されているツール
ツール | 機能 |
| 日付、UTC時刻、Unixタイムスタンプ、曜日、ISO週 |
| 数学式を安全に評価（完全なmath機能） |
| テキストの単語数、文数、文字数、推定トークン数 |
| ドットパス ( |
| ナレッジベース検索 — Qdrantに接続するためのスタブ |
| ドメインの許可リストを使用したHTTP GET |
クイックスタート
git clone https://github.com/RenanMiqueloti/mcp-tools-server.git
cd mcp-tools-server
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python server.pyClaude Desktopへの接続
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) に以下を追加してください：
{
"mcpServers": {
"mcp-tools": {
"command": "python",
"args": ["/caminho/absoluto/para/server.py"]
}
}
}Claude Desktopを再起動してください。ツールが自動的に利用可能になります。
LangGraphエージェントへの接続
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
client = MultiServerMCPClient({
"mcp-tools": {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
"transport": "stdio",
}
})
tools = await client.get_tools()
agent = create_react_agent(ChatAnthropic(model="claude-opus-4-6"), tools)
result = await agent.ainvoke({"messages": [("human", "What day of the week is it?")]})実際のsearch_knowledge (Qdrant) の追加
server.py 内の search_knowledge ハンドラーにあるスタブを置き換えてください：
from qdrant_client import QdrantClient
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
client_q = QdrantClient(url=os.getenv("QDRANT_URL"))
embeddings = OpenAIEmbeddings()
query_vec = embeddings.embed_query(query)
hits = client_q.search("knowledge", query_vector=query_vec, limit=top_k)
results = [{"rank": i+1, "text": h.payload["text"], "score": h.score} for i, h in enumerate(hits)]構造
mcp-tools-server/
├── server.py # Servidor MCP completo (stdio transport)
├── requirements.txt
├── .env.example
└── LICENSEThis server cannot be installed
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