mcp-toolforge
mcp-toolforge
Un servidor meta-MCP que genera nuevos servidores MCP a partir de descripciones de herramientas en lenguaje natural.
Dado un nombre de proyecto, una descripción breve y una lista de descripciones de herramientas en lenguaje natural (p. ej. "fetches the weather for a string city and returns a string summary"), mcp-toolforge escribe un proyecto de servidor MCP completo y ejecutable — esquema, implementación, pruebas con aserciones reales, README, LICENSE — listo para instalar y ejecutar.
flowchart TD
subgraph Client_Layer["AI Client / Claude Desktop"]
A["Client (Claude, Cursor, etc.)"]
end
subgraph Meta_Server["mcp-toolforge (this repo)"]
M["mcp_toolforge.server"]
G["mcp_toolforge.generator"]
end
subgraph Generated["Generated Server Project"]
P["src/<pkg>/__init__.py"]
S["src/<pkg>/server.py"]
T["tests/test_<pkg>.py"]
R["README.md"]
L["LICENSE"]
PP["pyproject.toml"]
end
A -- "MCP stdio JSON-RPC" --> M
M -- "generate_server tool call" --> G
G -- "writes files" --> P
G -- "writes files" --> S
G -- "writes files" --> T
G -- "writes files" --> R
G -- "writes files" --> L
G -- "writes files" --> PPArquitectura
┌─────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐
│ AI Client │ stdio │ mcp-toolforge server │
│ (Claude, Cursor) │──JSON──│ (this repo) │
└─────────────────────┘ RPC └────────┬───────────────┘
│ generate_server
│ (name, description,
│ tool_descriptions, dest)
▼
┌────────────────────────────────────┐
│ generator.generate_project() │
│ parses NL → ToolSpec → ServerSpec │
│ renders: pyproject, server.py, │
│ tests, README, LICENSE │
└────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────┴─────────────────┐
│ Example generated servers │
│ • examples/weather_server │
│ • examples/todo_server │
│ • examples/math_server │
└────────────────────────────────────┘Related MCP server: mcp-creator
Inicio rápido
Instalar mcp-toolforge
pip install -e ".[dev]"Ejecutar mcp-toolforge directamente (meta-servidor)
Como servidor MCP (transporte stdio):
{
"mcpServers": {
"mcp-toolforge": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_toolforge.server"],
"cwd": "/path/to/mcp-toolforge"
}
}
}O como CLI que genera un proyecto de servidor independiente:
# Interactive wizard
mcp-toolforge -i
# One-shot
mcp-toolforge \
--name my_server \
--description "A server that does X" \
--tool "fetches the weather for a string city and returns a string summary" \
--dest ./my_serverUso de la herramienta generate_server
Cuando mcp-toolforge está registrado como servidor MCP, un agente de IA puede llamar a:
generate_server(
name="my_server",
description="A server that does X",
tool_descriptions=[
"fetches the weather for a string city and returns a string summary",
"adds a string task and returns a string confirmation"
],
dest="/path/to/output" # optional, defaults to /tmp/mcp-toolforge-gen
)La herramienta escribe un proyecto completo en dest/<package_name>/ y devuelve un resumen en forma de cadena. El servidor generado puede instalarse y registrarse de forma independiente con tu cliente MCP.
Cómo funciona el análisis de lenguaje natural
Cada descripción de herramienta debe seguir el patrón:
<VERB> [a/an] <type> <name> [, <type> <name>] ... and returns <type> <description>Ejemplos:
Descripción | Nombre de la herramienta | Parámetros |
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
Los tipos de parámetros reconocidos son string, integer, number, boolean y array. Si no se detecta ningún parámetro tipado, se infiere un parámetro query: string de forma libre.
Ejemplos
Se generan tres servidores de ejemplo en examples/:
Servidor | Paquete | Herramientas | Descripción |
WeatherServer |
|
| Obtiene información meteorológica |
TodoServer |
|
| Gestiona una lista de tareas |
MathServer |
|
| Herramientas aritméticas |
Cada ejemplo es un servidor MCP totalmente funcional con sus propias pruebas:
cd examples/math_server
pip install -e .
pytestDesarrollo
# Install with dev dependencies
pip install -e ".[dev]"
# Run all tests
pytest
# Run end-to-end test against the meta-server over stdio
python e2e_test.py
# Regenerate examples
python make_examples.pyPruebas
tests/test_generator.py— 16 pruebas del generador (análisis sintáctico, inferencia de esquema, renderizado de archivos, creación de proyectos)tests/test_server.py— 5 pruebas del servidor meta-MCP (listado de herramientas, invocación de herramientas, manejo de errores)e2e_test.py— prueba de extremo a extremo que ejecuta el meta-servidor como un subproceso stdio real y se conecta con unClientde MCPCada servidor de ejemplo incluye 4 pruebas (12 en total entre los 3 ejemplos)
Todas las pruebas usan aserciones reales y verifican la salida real de archivos o los resultados de las herramientas.
Licencia
MIT — consulta LICENSE.
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