onion-mcp-server
OfficialServer Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| ONION_MCP_MODEL | No | Model name (optional, default: gpt-4o-mini) | gpt-4o-mini |
| ONION_MCP_API_KEY | Yes | API Key for AI tools (required) | |
| ONION_MCP_BASE_URL | No | API Base URL (optional, default: https://api.openai.com/v1) | https://api.openai.com/v1 |
| ONION_MCP_MAX_TOKENS | No | Maximum output tokens (optional, default: 4096) | 4096 |
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
Protocol revision2025-11-25
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": false
} |
| experimental | {} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| ai_chatA | 与 AI 进行多轮对话。支持传入历史消息以保持上下文,支持自定义 system prompt。 |
| ai_translateA | 将文本翻译为目标语言。自动检测源语言,支持中文、英文、日文、韩文、法文、德文、西班牙文等 40+ 语言。 |
| ai_summarizeB | 对长文本进行摘要,支持要点列表、段落摘要、一句话摘要三种模式。 |
| ai_rewriteB | 改写文本,支持正式化、口语化、简洁化、扩写四种模式。 |
| ai_extractA | 从文本中提取结构化信息,支持:人名、地名、时间、关键词、数字、邮箱、URL、自定义字段。 |
| ai_classifyA | 对文本进行分类,支持情感分析、主题分类、意图识别,或自定义分类标签。 |
| code_explainB | 解释代码的功能和逻辑,支持所有主流编程语言。 |
| code_reviewB | 审查代码,找出 Bug、安全漏洞、性能问题和代码风格问题。 |
| code_generateB | 根据自然语言描述生成代码。 |
| code_convertC | 将代码从一种编程语言转换为另一种语言。 |
| code_fixC | 修复代码中的错误,可提供错误信息以提高准确性。 |
| code_docstringC | 为函数、类或模块生成文档注释(docstring)。 |
| text_formatA | 格式化文本内容,支持 JSON、YAML(需 pyyaml)、去除多余空白。 |
| text_diffA | 对比两段文本的差异,输出 unified diff 格式。 |
| text_templateC | 简单模板渲染,将 {变量名} 替换为对应值。 |
| text_countA | 统计文本的字数、行数、字符数、段落数等信息。 |
| text_cleanB | 清理文本:去除多余空行、首尾空白、重复行等。 |
| data_json_queryA | 用简单路径表达式查询 JSON 数据。 路径语法: 用 . 分隔键名,用 [N] 访问数组元素。 示例: 'users[0].name' 'data.items[*].id' |
| data_csv_analyzeA | 分析 CSV 数据,输出列信息、行数、数值列统计等摘要。 |
| data_table_formatB | 将 JSON 数组数据格式化为 Markdown 表格。 |
| data_convertB | 在 JSON、CSV、YAML、TOML 格式之间互相转换。 |
| web_fetchA | 抓取指定 URL 的网页内容,返回纯文本(自动去除 HTML 标签)。 |
| web_searchA | 使用 DuckDuckGo 搜索,返回搜索结果列表(无需 API Key)。 |
| web_extractC | 从网页 URL 提取结构化信息:标题、描述、正文摘要、所有链接。 |
| sys_timeA | 获取当前日期和时间,支持指定时区。 |
| sys_uuidC | 生成 UUID。 |
| sys_hashB | 计算字符串或文本的哈希值。 |
| sys_base64B | Base64 编码或解码文本。 |
| sys_url_encodeA | URL 编码或解码文本。 |
| sys_json_validA | 验证 JSON 字符串是否合法,并返回格式化后的结果。 |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
TDQS
Scored across 30 tools
Each tool targets a distinct operation within its category (AI, code, data, sys, text, web). There is no overlap; even similar verbs like 'extract' and 'fetch' are applied to different domains (web vs. text vs. AI).
All tool names follow a consistent prefix_category_action pattern with underscores (e.g., ai_chat, code_convert). No mixing of conventions or verb styles.
With 30 tools, the server is slightly above the typical well-scoped range, but each tool serves a clear purpose and the diversity of domains justifies the count. It remains manageable and not excessive.
The tool set covers a broad spectrum of common utilities: AI interactions, code manipulation, data format conversion, system helpers, text processing, and web access. No obvious missing operations for a general-purpose server.