digi-mouse-search
eparts-search-mcp
Ein MCP-Server, der elektronische Bauteile bei DigiKey, LCSC und Mouser durchsucht. Jeder Distributor kann einzeln oder alle zusammen abgefragt werden, wobei Angebote für dieselbe Teilenummer zu einem einzigen Eintrag zusammengeführt werden, sodass Preise verglichen werden können.
Werkzeuge
Werkzeug | Zweck |
| Stichwortsuche über einen oder mehrere Distributoren |
| Einzelnes Bauteil anhand der Hersteller- oder Distributor-Teilenummer nachschlagen |
| Welche Quellen konfiguriert sind und wie viel Anfragebudget noch übrig ist |
| Zwischengespeicherte Antworten verwerfen, um aktuelle Bestände und Preise zu erzwingen |
search_parts akzeptiert eine sources-Liste. Wenn sie weggelassen wird, werden alle konfigurierten Distributoren durchsucht; mit ["mouser"] wird nur dieser eine durchsucht. Die Ergebnisse werden standardmäßig nach Teilenummer zusammengeführt, mit einem cheapest_at_quantity-Vergleich; mit merge=false bleiben die Ergebnisse jedes Distributors in einer separaten Liste.
Der Vergleich berücksichtigt nur Angebote, die einen Preis für die angefragte Menge haben. LCSC verkauft viele Bauteile in Zehnereinheiten, sodass ein solches Angebot bei einer Menge von eins keine anwendbare Preisstufe hat und aus dem Vergleich ausgelassen wird, anstatt als kostenlos gezählt zu werden.
Wenn ein Distributor fehlschlägt, nicht konfiguriert ist oder sein Kontingent erschöpft hat, liefern die anderen weiterhin Ergebnisse, und der Fehler wird unter errors gemeldet.
Related MCP server: Nexar MCP Server
Installation
Um den Server von überall im System aus zu verwenden, installieren Sie ihn als eigenständiges Werkzeug. Die ausführbare Datei landet in ~/.local/bin ($XDG_BIN_HOME, falls gesetzt), mit ihren Abhängigkeiten in einer eigenen Umgebung unter ~/.local/share/uv/tools:
uv tool install .mise run install-tool macht dasselbe, und mise run uninstall-tool entfernt es. Nach der Installation führt eparts-search-mcp den Server über stdio aus jedem Verzeichnis aus und liest die Anmeldedaten aus der unten beschriebenen XDG-Konfigurationsdatei. Außerhalb von ~/.local und ~/.config wird nichts verändert, daher ist kein privilegierter Installationsschritt erforderlich.
Stellen Sie sicher, dass ~/.local/bin im PATH liegt:
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"Entwicklungseinrichtung
Für die Arbeit am Server statt seiner Verwendung:
mise install
mise run install
mise run testAnmeldedaten können aus einer Konfigurationsdatei oder der Umgebung stammen. Die Datei hält sie aus der Umgebung und Prozesslisten heraus; sie wird standardmäßig aus ~/.config/eparts-search-mcp/config.toml (oder $XDG_CONFIG_HOME, falls gesetzt) gelesen, sodass kein EPARTS_CONFIG erforderlich ist:
# ~/.config/eparts-search-mcp/config.toml
[providers.digikey]
# DigiKey: register an app at developer.digikey.com with Product Information enabled
client_id = "..."
client_secret = "..."
[providers.lcsc]
# LCSC: partner credentials issued by an account manager
key = "..."
secret = "..."
[providers.mouser]
# Mouser: request a Search API key from mouser.com/api-hub
api_key = "..."Da die Datei Geheimnisse enthält, sollte sie nur für Sie lesbar sein. Der Server warnt beim Start, wenn sie für Gruppe oder andere zugänglich ist:
chmod 600 ~/.config/eparts-search-mcp/config.tomlDieselben Werte können stattdessen über die Umgebung bereitgestellt werden, die die Datei überschreibt:
export DIGIKEY_CLIENT_ID=...
export DIGIKEY_CLIENT_SECRET=...
export LCSC_KEY=...
export LCSC_SECRET=...
export MOUSER_API_KEY=...Es werden nur die Anmeldedaten der Distributoren benötigt, die Sie tatsächlich verwenden möchten. Eine Quelle ohne Anmeldedaten wird als nicht konfiguriert gemeldet, anstatt die Suche fehlschlagen zu lassen.
Anmeldedaten erhalten
DigiKey. Eine persönliche Entwickler-App erhält nur Sandbox-Zugriff, und die Sandbox liefert synthetische Daten. Für echte Bestände und Preise benötigen Sie eine Produktions-App, die unter einer Organisation läuft:
Melden Sie sich bei developer.digikey.com mit Ihrem DigiKey-Konto an.
Öffnen Sie Organizations in der Navigationsleiste und erstellen Sie eine, falls Sie nicht bereits Mitglied sind.
Wählen Sie unter Operations die Option Production Apps und dann Create Production App.
Aktivieren Sie Product Information für die App.
Öffnen Sie die App, um ihre Client ID und ihr Client Secret zu kopieren.
Das OAuth-Callback-Feld wird nur für dreibeiniges OAuth verwendet. Dieser Server verwendet den zweibeinigen Client-Credentials-Ablauf, sodass das Callback nie umgeleitet wird; https://localhost erfüllt das Formular.
Sandbox- und Produktionsanmeldedaten sind nicht austauschbar. Sandbox-Anmeldedaten funktionieren nur gegen sandbox-api.digikey.com, was durch DIGIKEY_SANDBOX=true ausgewählt wird.
LCSC. Die Open API ist eine Partnerintegration und keine Selbstbedienungs-Anmeldung, daher stammen die Anmeldedaten von einem LCSC-Kontomanager, nachdem die aufrufende IP-Adresse auf die Whitelist gesetzt wurde. Das Onboarding beginnt in einer Testumgebung auf einem separaten Host (fatapi.lcsc.com), der mit simulierten Katalogdaten antwortet; LCSC_SANDBOX=true wählt diese aus. Produktionsanmeldedaten treffen ein, sobald die Integration abgenommen ist, und werden gegen api.lcsc.com verwendet.
Ein Aufruf wird durch eine SHA-256-Signatur über die Anforderungsparameter, den Schlüssel, eine Nonce pro Anforderung und einen Zeitstempel authentifiziert. Das Geheimnis ist eine Eingabe in diesen Hash und wird nie übertragen, sodass es nie in einer URL oder einem Protokoll erscheint; der Zeitstempel wird geprüft, was bedeutet, dass eine stark falsche Systemuhr als abgelaufene Anforderung gelesen wird und nicht als abgelehnter Schlüssel.
Mouser. Fordern Sie einen Search-API-Schlüssel unter mouser.com/api-hub an. Es ist ein einzelner Schlüssel, der als Abfrageparameter gesendet wird und per E-Mail eintrifft.
MCP-Client-Konfiguration
Nach der Installation wie oben ist der Befehl im PATH und benötigt weder Pfad noch Umgebung, da die Anmeldedaten aus der Konfigurationsdatei stammen:
{
"mcpServers": {
"eparts-search-mcp": {
"command": "eparts-search-mcp"
}
}
}Einige Clients starten Server mit einer leeren Umgebung, die ~/.local/bin nicht enthält; geben Sie stattdessen den absoluten Pfad an:
{
"mcpServers": {
"eparts-search-mcp": {
"command": "/home/you/.local/bin/eparts-search-mcp"
}
}
}Um aus einem Quellcode-Checkout ohne Installation zu laufen oder Anmeldedaten über den Client statt über die Konfigurationsdatei zu übergeben:
{
"mcpServers": {
"eparts-search-mcp": {
"command": "/path/to/eparts-search-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "eparts_search_mcp"],
"env": {
"DIGIKEY_CLIENT_ID": "...",
"DIGIKEY_CLIENT_SECRET": "...",
"MOUSER_API_KEY": "..."
}
}
}
}Ratenbegrenzungen
Jeder Distributor gewährt ungefähr tausend Aufrufe pro Tag, daher wird jede Anforderung budgetiert. Fenster pro Sekunde und pro Minute werden durch Warten durchgesetzt; das Tagesfenster ist ein harter Stopp, der stattdessen einen Fehler meldet, da ein Aufrufer nicht sinnvoll auf ein Kontingent warten kann, das um Mitternacht zurückgesetzt wird. Der Tageszähler wird gespeichert, sodass ein Neustart des Servers ihn nicht zurücksetzt.
Standardwerte:
Fenster | DigiKey | LCSC | Mouser |
pro Sekunde | 2 | 1 | 1 |
pro Minute | 60 | 45 | 25 |
pro Tag | 1000 | 1000 | 1000 |
Burst | 5 | 5 | 3 |
max. Wartezeit | 10 s | 10 s | 10 s |
LCSC dokumentiert 60 Stichwortsuchanfragen pro Minute und tausend pro Tag und zählt nur erfolgreiche Aufrufe. Sein Standardwert pro Minute ist unter der dokumentierten Obergrenze angesetzt, da eine Drosselung durch den Distributor mehr kostet als lokales Warten. Wenn LCSCs eigener Zähler einen Aufruf dennoch ablehnt, sagt der Fehler dies aus, um ihn vom lokalen Budget zu unterscheiden.
Jeder Wert ist pro Anbieter konfigurierbar, entweder über eine Umgebungsvariable oder eine TOML-Datei. Verwenden Sie none, off, unlimited oder 0, um ein Fenster zu deaktivieren:
export DIGIKEY_RATE_PER_DAY=250
export DIGIKEY_RATE_PER_MINUTE=30
export LCSC_RATE_PER_MINUTE=20
export MOUSER_RATE_PER_SECOND=none
export MOUSER_RATE_BURST=5
export MOUSER_RATE_MAX_WAIT=30Diese stehen auch in der Konfigurationsdatei (standardmäßig ~/.config/eparts-search-mcp/config.toml oder wo auch immer EPARTS_CONFIG zeigt), siehe config.example.toml. Umgebungsvariablen überschreiben die Datei, sodass ein Client-Startbefehl ein Limit anpassen kann, ohne die Konfiguration auf der Festplatte zu bearbeiten.
Zwischengespeicherte Antworten werden ohne Budgetverbrauch ausgeliefert. source_status meldet, was für den Tag noch übrig ist.
Weitere Einstellungen
Variable | Standard | Bedeutung |
|
| Pfad zu einer TOML-Konfigurationsdatei; der Standardort wird gelesen, wenn nicht gesetzt |
|
| Cache- und Nutzungsdatenbank |
| 3600 | Lebensdauer zwischengespeicherter Antworten in Sekunden |
| 30 | HTTP-Timeout in Sekunden |
| false | DigiKey-Sandbox-Host verwenden, der synthetische Daten liefert |
| US | Zu durchsuchende DigiKey-Site |
| USD | Währung für DigiKey-Preise |
| en | Sprache für DigiKey-Ergebnisse |
| false | LCSC-Testhost verwenden, der simulierte Daten liefert |
| USD | Währung für LCSC-Preise: USD, EUR, HKD oder CNY |
| EN | Sprache für LCSC-Ergebnisse: EN oder CN |
Dateien auf der Festplatte
Alles, was der Server speichert, befindet sich unter den XDG-Basisverzeichnissen, sodass eine Installation nichts außerhalb des Home-Verzeichnisses besitzt:
Was | Wo |
Ausführbare Datei |
|
Werkzeugumgebung |
|
Anmeldedaten und Einstellungen |
|
Cache und Tagesnutzungszähler |
|
XDG_CONFIG_HOME und XDG_STATE_HOME standardmäßig auf ~/.config bzw. ~/.local/state, wenn nicht gesetzt. EPARTS_CONFIG und EPARTS_CACHE_PATH überschreiben die letzten beiden. Die Deinstallation mit uv tool uninstall eparts-search-mcp lässt Konfiguration und Cache an Ort und Stelle; löschen Sie diese Verzeichnisse, um auch sie zu entfernen.
Architektur
classDiagram
class MCPServer {
search_parts(keyword, sources, merge)
part_details(part_number, sources)
source_status()
clear_cache(source)
}
class SearchService {
+providers: dict
+limiters: dict
+resolve_sources(sources)
+search(...) SearchResult
+details(...) list~Part~
}
class Provider {
<<abstract>>
+name: str
+configured: bool
+search(...) list~Part~
+details(...) Part
#_cached_request(...)
}
class DigiKeyProvider {
-_token: str
-_access_token()
-_manufacturer_filter_id(name)
-_pick_variation(product)
}
class LCSCProvider {
-_headers(payload)
-_to_part(entry)
+sign(payload, key, secret, nonce, timestamp)
}
class MouserProvider {
-_parse_response(response)
+parse_price(raw)
}
class RateLimiter {
+acquire()
+remaining_today()
}
class Cache {
+get(key)
+set(key, provider, value, ttl)
+get_daily_usage(provider, day)
+increment_daily_usage(provider, day)
}
class Part {
+source, mpn, manufacturer
+stock, price_breaks, specs
+unit_price_at(quantity)
}
class MergedPart {
+mpn
+offers: list~Part~
+sources
}
MCPServer --> SearchService
SearchService --> Provider
SearchService --> RateLimiter
SearchService --> Cache
Provider <|-- DigiKeyProvider
Provider <|-- LCSCProvider
Provider <|-- MouserProvider
Provider --> RateLimiter : acquire before call
Provider --> Cache : read before spending budget
RateLimiter --> Cache : persist daily counter
Provider --> Part : produces
MergedPart o-- Part : groups offers by part numberAnforderungsablauf für einen Anbieteraufruf:
sequenceDiagram
participant C as MCP client
participant S as SearchService
participant P as Provider
participant K as Cache
participant L as RateLimiter
participant A as Distributor API
C->>S: search_parts(keyword, sources)
S->>S: resolve_sources
par each source
S->>P: search(keyword)
P->>K: get(key)
alt cached
K-->>P: payload
else not cached
P->>L: acquire()
alt budget available
L-->>P: ok
P->>A: HTTP request
A-->>P: response
P->>K: set(key, payload)
else daily quota spent
L--)P: RateLimitExceeded
end
end
P-->>S: parts or error
end
S->>S: merge by part number
S-->>C: results plus per source errorsAnmerkungen zu den drei APIs
DigiKey verwendet OAuth2-Client-Anmeldedaten. Das Token hält zehn Minuten und wird im Speicher zwischengespeichert; Anforderungen benötigen den Client-ID-Header zusammen mit dem Bearer-Token. Filter werden als undurchsichtige IDs ausgedrückt, daher wird ein Herstellername zunächst über den Hersteller-Endpunkt aufgelöst.
LCSC signiert jede Anforderung, anstatt ein Token mitzuführen: Der Schlüssel, eine Nonce, ein Zeitstempel und die sortierten Abfrageparameter werden mit dem Geheimnis gehasht, und der Digest reist in einem Header. Wie Mouser antwortet es auch bei fehlgeschlagenen Anforderungen mit HTTP 200 und legt das tatsächliche Ergebnis in das code-Feld des Bodys, das der Adapter als maßgeblich behandelt. Es gibt keinen Endpunkt pro Bauteil, daher ist eine Detailabfrage eine Stichwortsuche, aus der die exakte Übereinstimmung herausgepickt wird; eine Stichwortsuche, die nur nahe Übereinstimmungen liefert, ergibt kein Ergebnis statt eines plausiblen falschen. Es gibt auch keinen Herstellerfilter, daher wird ein Hersteller in das Stichwort aufgenommen und die Ergebnisse werden auf dem Rückweg gefiltert.
Mouser verwendet einen API-Schlüssel, der als Abfrageparameter übergeben wird, und antwortet auch bei fehlgeschlagenen Anforderungen mit HTTP 200, wobei der Fehler in einem Errors-Array abgelegt wird. Der Adapter behandelt dieses Array als maßgeblich. Preise kommen als lokalisierte Anzeigezeichenfolgen statt als Zahlen.
Parametrische Spezifikationen haben kein gemeinsames Vokabular zwischen den drei Distributoren, daher werden sie als Name/Wert-Zuordnung durchgereicht, anstatt in ein gemeinsames Schema normalisiert zu werden. LCSCs Rollenzuschlag wird auf dieselbe Weise gemeldet, da es sich um eine Gebühr pro Bestellung handelt, die die Preisstaffel pro Einheit nicht ausdrücken kann.
Claude Code wurde bei der Erstellung dieses Werkzeugs verwendet.
Available Tools
4 toolsclear_cacheA
Drop cached distributor responses to force fresh stock and pricing.
Cached responses do not count against the daily quota, so clearing the cache makes subsequent searches spend real request budget.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| source | No | Clear one source only; omit to clear everything |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden. It discloses that cached responses are dropped (a destructive action) and that doing so affects the quota of subsequent searches, which is a meaningful behavioral trait. It does not mention undoability, but for a cache clear that is acceptable. No contradictions with annotations exist since none are provided.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is two concise paragraphs, front-loaded with the primary action and then explaining the quota implication. There is no fluff or redundancy; every sentence earns its place.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's low complexity (one optional parameter, no required parameters) and that an output schema exists, the description adequately covers purpose, effect, and quota behavior. There is nothing missing that an agent would need to decide when and how to call it correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema already fully documents the 'source' parameter with 'Clear one source only; omit to clear everything' (100% schema coverage). The description adds no extra meaning about the parameter, so it meets the baseline but does not exceed it.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action (drop cached distributor responses) and the goal (force fresh stock and pricing). This is a distinct resource and action, and none of the sibling tools (search_parts, source_status, part_details) perform cache clearing, so it's easily differentiated without opening the schema.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides clear context that clearing the cache forces fresh data and makes subsequent searches consume real request budget, implying the tool should be used when fresh data is required. However, it does not explicitly name alternative tools or state when not to use it, so it falls short of the full 'when/when-not' guidance.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
part_detailsA
Look up one part by part number, with full specifications and pricing.
Distributor part numbers only resolve at the distributor that issued them, so a lookup by one distributor's number will normally return a result from that source alone.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| sources | No | Which distributors to query. Omit to query all configured sources. | |
| part_number | Yes | Manufacturer part number, or a distributor part number such as 296-1234-ND for DigiKey, C22452 for LCSC or 511-LM317T for Mouser |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries the full burden. It discloses a key behavioral trait: distributor part numbers only resolve at the issuing distributor, and results will normally come from that source alone. This is genuinely non-obvious and valuable. It does not mention auth, rate limits, or error handling, but for a lookup tool with an output schema, this covers the main gotcha.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences, each earning its place. The first states the core purpose; the second delivers a critical behavioral caveat. No filler, no repetition, and the purpose is front-loaded. This is an efficient, well-structured description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's low complexity (2 parameters, 1 optional), the existence of an output schema, and the key distributor caveat being addressed, the description is functionally complete. It lacks only more explicit usage routing, which is covered under usage guidelines, but overall nothing essential is missing for safe invocation.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100%, and the schema already includes detailed descriptions for both parameters, including concrete examples for part_number (e.g., '296-1234-ND' for DigiKey) and the meaning of sources. The description adds no additional parameter-specific meaning beyond what the schema provides, so the baseline of 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('look up one part by part number'), the resource ('part'), and the scope ('full specifications and pricing'). It distinguishes from sibling tools: search_parts is for searching, source_status is for status, and clear_cache is for cache management. No ambiguity.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description hints at when to use this tool (when you have a specific part number) versus searching, but it does not explicitly name alternatives or exclusion conditions. The distributor-resolution note gives behavioral context but not direct routing. Sibling differentiation is implied rather than stated.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
search_partsA
Search DigiKey, LCSC and Mouser for electronic components.
Searches every configured distributor by default and merges offers for the
same part number so prices can be compared. Pass sources to query one
distributor on its own. If a distributor fails or is out of quota, results
from the others are still returned and the failure is listed under errors.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| limit | No | Maximum parts per source | |
| merge | No | Group offers for the same part number into one entry with a price comparison. Set false to keep each distributor's results separate. | |
| keyword | Yes | Part number, description or search phrase | |
| sources | No | Which distributors to query: ['digikey'], ['lcsc'], ['mouser'], or any combination. Omit to search every configured source. | |
| quantity | No | Quantity used for the price comparison | |
| manufacturer | No | Restrict results to one manufacturer, by name | |
| in_stock_only | No | Exclude parts with no stock | |
| include_specs | No | Include parametric specifications |
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the full burden falls on the description — and it delivers. It discloses aggregation (merges offers by part number), default scope (every configured distributor), and importantly the partial-failure semantics (a failing or quota-exhausted distributor still yields results from others, with the failure surfaced under errors). These are non-obvious behaviors not visible in the schema. No contradictions exist since no annotations were declared.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Three tight, front-loaded sentences: purpose first, then merge behavior, then source-scoping and failure tolerance. Each sentence adds a distinct piece of information with no padding or repetition. Minor nit — 'electronic components' is slightly generic — but overall the structure is efficient and well-ordered.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For an 8-parameter multi-distributor tool with a 100%-coverage schema and an output schema present, the definition is largely complete: it covers default behaviors, the sources override, quantity/limit context, and edge-case handling. The one genuine gap is sibling routing — when the keyword is an exact part number, an agent may need guidance that part_details is the better fit. Minor given the overall richness.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100% — every one of the 8 parameters already carries a descriptive schema entry (limit, merge, keyword, sources, quantity, manufacturer, in_stock_only, include_specs). Baseline is therefore 3. The description adds marginal value by explaining the sources override and the merge default, but it does not compensate beyond what the schema already states.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description opens with a specific verb and resource set: 'Search DigiKey, LCSC and Mouser for electronic components.' This is precise and clearly distinguishes the tool from its siblings — source_status checks health, part_details fetches a single part, clear_cache manages cache. An agent can tell this is the multi-distributor search tool without opening the schema.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description thoroughly explains the tool's own operating behavior: default all-sources search, merging of same-part offers, the `sources` override, and failure tolerance. However, it never names an alternative or states when NOT to use it. Critically, since the `keyword` field accepts a part number, an agent could be torn between search_parts and part_details, and nothing here routes that choice. Context is strong, but explicit exclusions/alternatives are absent.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
source_statusA
Report which distributors are configured and how much request budget is left.
Use this when a search reports a rate limit error, to see the configured limits and how many requests remain for the day.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Output Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the burden of disclosing behavior. It states the tool reports configuration and budget, which implies a read-only operation, but it does not explicitly clarify that it has no side effects or mention any caveats (e.g., caching, staleness). This is adequate but not exhaustive.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is two concise sentences with the primary purpose front-loaded and the usage guidance immediately following. Every sentence earns its place, with no redundancy or filler.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's simplicity (no parameters) and the existence of an output schema (so return values need not be described), the description fully covers what the tool does and when to use it. Nothing an agent needs to know to call it correctly is missing.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema has zero parameters and 100% coverage (empty object), so the description has nothing to add for parameters. Per calibration, a tool with 0 parameters gets a baseline of 4, and the description does not detract from that.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description states a specific verb ('Report') followed by the precise resource ('which distributors are configured and how much request budget is left'). It uniquely distinguishes this from sibling tools like search_parts or clear_cache, which clearly have different functions.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description gives an explicit trigger condition ('Use this when a search reports a rate limit error'), making the intended context clear. However, it does not name alternatives or explicitly state when not to use it, so it misses the full when/when-not/alternatives structure that would merit a 5.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
4 tool updates
v0.1.0- First observed
clear_cache - First observed
part_details - First observed
search_parts - First observed
source_status
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool serves a distinct purpose: searching across distributors, reporting status/quotas, fetching detailed part info, and clearing cache. There is no overlap or ambiguity between actions.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern (search_parts, source_status, part_details, clear_cache), making the API predictable and easy to navigate.
With 4 tools, the server is well-scoped for its purpose of component search and comparison. Each tool earns its place, covering search, details, status, and cache management without bloat.
The core workflow is covered: search, view details, check quota, and manage cache. Minor gaps exist (e.g., no bulk operation or category browsing), but the essential lifecycle for a search-focused server is present.
Maintenance
Related MCP Connectors
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Electronic component sourcing, BOM management, and PCB design workflows.
Electronic component datasheets for AI agents: pinouts, specs, package info and design checks.
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