mcp-tools-server
mcp-tools-server
호환되는 모든 에이전트가 즉시 사용할 수 있는 유틸리티 도구를 갖춘 범용 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.
MCP의 서버 측 구현을 보여줍니다. 대부분의 프로젝트는 서버를 소비하기만 하지만, 이 프로젝트는 서버를 직접 구현합니다.
제공되는 도구
도구 | 기능 |
| 날짜, UTC 시간, Unix 타임스탬프, 요일, ISO 주 |
| 수학 표현식을 안전하게 평가 (전체 수학 기능) |
| 텍스트의 단어, 문장, 문자 및 예상 토큰 수 |
| dot-path를 통해 JSON 값 추출 ( |
| 지식 베이스 검색 — Qdrant에 연결할 준비가 된 스텁 |
| 도메인 허용 목록을 사용한 HTTP GET |
빠른 시작
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 Desktop에 연결
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS) 또는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"mcp-tools": {
"command": "python",
"args": ["/caminho/absoluto/para/server.py"]
}
}
}Claude Desktop을 다시 시작하세요. 도구가 자동으로 사용 가능해집니다.
LangGraph 에이전트에 연결
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?")]})실제 search_knowledge 추가 (Qdrant)
server.py에서 search_knowledge 핸들러의 스텁을 교체하세요:
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)]구조
mcp-tools-server/
├── server.py # Servidor MCP completo (stdio transport)
├── requirements.txt
├── .env.example
└── LICENSEThis server cannot be installed
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