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

Сервер MCP для Claude Code, предоставляющий инструменты для получения обратной связи от нескольких LLM и захвата изображений из буфера обмена.

Возможности

Обратная связь от нескольких LLM: Получайте альтернативные мнения от ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) и DeepSeek
Захват изображений из буфера обмена: Вставляйте изображения из буфера обмена macOS прямо в Claude Code для анализа
Интеграция с MCP: Работает с Claude Code через протокол Model Context Protocol

Быстрый старт

Установка

Из PyPI (рекомендуется)

pip install mcp-toolz

Из исходного кода (для разработки)

# 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]"

Конфигурация

# 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

Настройка сервера MCP

Добавьте в настройки MCP для Claude Code:

Если установлено через pip:

{
  "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-..."
      }
    }
  }
}

Если установлено из исходного кода:

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

Перезапустите Claude Code, чтобы загрузить сервер MCP.

Инструменты сервера MCP

Инструменты обратной связи ИИ

Получайте альтернативные мнения от нескольких LLM по коду, архитектурным решениям и планам реализации:

ask_chatgpt — получить анализ от ChatGPT (поддерживает пользовательские вопросы)
ask_claude — получить анализ от Claude (поддерживает пользовательские вопросы)
ask_gemini — получить анализ от Gemini (поддерживает пользовательские вопросы)
ask_deepseek — получить анализ от DeepSeek (поддерживает пользовательские вопросы)

Инструмент для работы с изображениями из буфера обмена

paste_image — захватить изображение из буфера обмена macOS для анализа (поддерживает дополнительный вопрос)

Навыки Claude Code

`/resolve-github-alerts`

Автоматически сортирует и устраняет оповещения безопасности GitHub (Dependabot, сканирование кода, сканирование секретов). Запустите его в Claude Code, чтобы:

Исправить неудачные PR от Dependabot (проблемы с линтингом/тестами)
Обновить уязвимые зависимости и перекомпилировать требования
Устранить оповещения сканирования кода и секретов
Отправить один PR со всеми исправлениями для ручной проверки

/resolve-github-alerts

Примеры использования

Получение нескольких точек зрения ИИ

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

Продолжите с помощью:

"Ask Claude the same question for comparison"
"Ask Gemini for another perspective"
"What does DeepSeek think about this?"

Анализ изображения из буфера обмена

Скопируйте изображение в буфер обмена (скриншот, диаграмма, сообщение об ошибке и т.д.), затем:

Analyze my clipboard image

Или с конкретным вопросом:

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

Отладка с использованием нескольких точек зрения

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.

Переменные окружения

# 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

Устранение неполадок

"Error 401: Invalid API key"

Проверьте, установлены ли ключи API в .env или переменных окружения
Убедитесь, что биллинг включен в вашей учетной записи провайдера API

"No module named context_manager"

Используйте PYTHONPATH=src перед прямым запуском Python
Или установите через pip: pip install mcp-toolz

"No image found in clipboard"

Сначала скопируйте изображение (скриншот, правая кнопка мыши > Копировать изображение и т.д.)
Инструмент paste_image требует macOS (использует AppleScript для чтения буфера обмена)

Структура проекта

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

Разработка

Настройка для участников

# 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

Запуск тестов

source venv/bin/activate
pytest

Качество кода

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/

Лицензия

MIT

MCP Tools