MCP Toolz

Name: MCP Tools
Author: taylorleese

mcp-name: io.github.taylorleese/mcp-toolz

GitHub issues GitHub last commit codecov PyPI version Python MCP License: MIT

pre-commit OpenSSF Best Practices OpenSSF Scorecard Dependabot

다중 LLM 피드백 도구와 클립보드 이미지 캡처 기능을 제공하는 Claude Code용 MCP 서버입니다.

기능

다중 LLM 피드백: ChatGPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google), DeepSeek으로부터 교차 검증 의견을 얻을 수 있습니다.
클립보드 이미지 캡처: macOS 클립보드에서 이미지를 직접 Claude Code로 붙여넣어 분석할 수 있습니다.
MCP 통합: Model Context Protocol을 통해 Claude Code와 연동됩니다.

빠른 시작

설치

PyPI를 통한 설치 (권장)

pip install mcp-toolz

소스에서 설치 (개발용)

# Clone the repository
git clone https://github.com/taylorleese/mcp-toolz.git
cd mcp-toolz

# Create and activate virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
# or: venv\Scripts\activate  # Windows

# Install in editable mode with dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

구성

# Set your API keys as environment variables (at least one required for AI feedback tools)
export OPENAI_API_KEY=sk-...           # For ChatGPT
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...    # For Claude
export GOOGLE_API_KEY=...              # For Gemini
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...         # For DeepSeek

# Or create a .env file (if installing from source)
cp .env.example .env
# Edit .env and add your API keys

MCP 서버 설정

Claude Code MCP 설정에 추가하세요:

pip으로 설치한 경우:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-toolz": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...",
        "GOOGLE_API_KEY": "...",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

소스에서 설치한 경우:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-toolz": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "cwd": "/absolute/path/to/mcp-toolz",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/mcp-toolz/src"
      }
    }
  }
}

Claude Code를 재시작하여 MCP 서버를 로드하세요.

MCP 서버 도구

AI 피드백 도구

코드, 아키텍처 결정, 구현 계획에 대해 여러 LLM으로부터 교차 검증 의견을 얻으세요:

ask_chatgpt - ChatGPT의 분석을 얻습니다 (사용자 지정 질문 지원)
ask_claude - Claude의 분석을 얻습니다 (사용자 지정 질문 지원)
ask_gemini - Gemini의 분석을 얻습니다 (사용자 지정 질문 지원)
ask_deepseek - DeepSeek의 분석을 얻습니다 (사용자 지정 질문 지원)

클립보드 이미지 도구

paste_image - 분석을 위해 macOS 클립보드에서 이미지를 캡처합니다 (선택적 질문 지원)

Claude Code 기술

`/resolve-github-alerts`

GitHub 보안 알림(Dependabot, 코드 스캔, 비밀 스캔)을 자동으로 분류하고 해결합니다. Claude Code에서 실행하여 다음을 수행하세요:

실패하는 Dependabot PR 수정 (린트/테스트 문제)
취약한 종속성 업데이트 및 요구 사항 재컴파일
코드 스캔 및 비밀 스캔 알림 수정
수동 검토를 위해 모든 수정 사항이 포함된 단일 PR 제출

/resolve-github-alerts

사용 예시

여러 AI 관점 얻기

I'm deciding between Redis and Memcached for caching user sessions.
Ask ChatGPT for their analysis.

다음과 같이 후속 질문을 하세요:

"비교를 위해 Claude에게 같은 질문을 해줘"
"Gemini에게 다른 관점을 물어봐"
"이것에 대해 DeepSeek은 어떻게 생각해?"

클립보드 이미지 분석

이미지를 클립보드에 복사(스크린샷, 다이어그램, 오류 메시지 등)한 후 다음을 실행하세요:

Analyze my clipboard image

또는 특정 질문과 함께 실행:

What's wrong with the UI layout in my clipboard image?

여러 관점으로 디버깅

I'm getting "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined" in my React component.
The error occurs in UserList.jsx when rendering the users array.
Ask ChatGPT and Claude for debugging suggestions.

환경 변수

# Required (at least one for AI feedback tools)
OPENAI_API_KEY=sk-...                              # Your OpenAI API key
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...                       # Your Anthropic API key
GOOGLE_API_KEY=...                                 # Your Google API key (for Gemini)
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...                            # Your DeepSeek API key

# Optional
MCP_TOOLZ_MODEL=gpt-5                                         # OpenAI model (default: gpt-5)
MCP_TOOLZ_CLAUDE_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929             # Claude model
MCP_TOOLZ_GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21   # Gemini model
MCP_TOOLZ_DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat                        # DeepSeek model

문제 해결

"Error 401: Invalid API key"

.env 파일이나 환경 변수에 API 키가 설정되어 있는지 확인하세요.
API 제공업체 계정에서 결제가 활성화되어 있는지 확인하세요.

"No module named context_manager"

Python을 직접 실행하기 전에 PYTHONPATH=src를 사용하세요.
또는 pip을 통해 설치하세요: pip install mcp-toolz

"No image found in clipboard"

먼저 이미지를 복사하세요 (스크린샷, 우클릭 > 이미지 복사 등).
paste_image 도구는 macOS가 필요합니다 (AppleScript를 사용하여 클립보드를 읽음).

프로젝트 구조

mcp-toolz/
├── src/
│   ├── mcp_server/              # MCP server for Claude Code
│   │   └── server.py            # MCP tools and handlers
│   └── context_manager/         # Client implementations
│       ├── openai_client.py     # ChatGPT API client
│       ├── anthropic_client.py  # Claude API client
│       ├── gemini_client.py     # Gemini API client
│       ├── deepseek_client.py   # DeepSeek API client
│       └── clipboard.py         # macOS clipboard image capture
├── tests/                       # pytest tests
├── requirements.in
└── requirements.txt

개발

기여자 설정

# Clone and install
git clone https://github.com/taylorleese/mcp-toolz.git
cd mcp-toolz
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt

# Install pre-commit hooks (IMPORTANT!)
pre-commit install

# Copy and configure .env
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

테스트 실행

source venv/bin/activate
pytest

코드 품질

pre-commit Code style: black Ruff mypy isort security: bandit

# Run all checks (runs automatically on commit after pre-commit install)
pre-commit run --all-files

# Individual tools
black .
ruff check .
mypy src/

라이선스

MIT

MCP Tools