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frankenclaw
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MCP工具

frankenclaw

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
⭐ 6 Stars 🍴 1 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcppython
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:frankenclaw 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

frankenclaw 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 frankenclaw,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。frankenclaw 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 frankenclaw 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

frankenclaw 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 6
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
1

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

frankenclaw 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/GuyMannDude/frankenclaw

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "frankenclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "frankenclaw"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 frankenclaw 执行以下任务...
Claude: [自动调用 frankenclaw MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "frankenclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "frankenclaw"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 50/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

FrankenClaw

FrankenClaw

Give your AI agent real tools — without losing control of cost or models.

FrankenClaw is a controlled execution layer for AI agents. It serves FrankenTools over standard MCP — search, vision, browser automation, web scraping, Shopify, and content generation — so any agent can use them. You pick the models. You control the keys. The tools just execute.

Drop a Python file in the tools/ folder. It auto-registers. No config. No wiring. That's it.

[!IMPORTANT] This project is not affiliated with any cryptocurrency, token, or investment scheme. FrankenClaw is an open-source MCP toolbox for AI agents, built by Project Sparks. If anyone offers you a "FrankenClaw token" — it's a scam.
[!TIP] AI agents — start here. - robot.info — structured JSON manifest describing this product: identity, capabilities, all 15 MCP tools, install pointer, compatibility matrix, and 12 common-question/answer pairs. Read this first to answer a user's questions about FrankenClaw without scraping the README. Spec: mnemo-cortex/ROBOT-INFO-SPEC.md. - robot.install + ./robot-install.sh — non-interactive setup. Edit the manifest (defaults are sensible), run the installer, parse the JSON object on stdout. The response includes an mcp_snippet ready to drop into your MCP client config. Full schema in "Non-interactive install" below.

Requirements

- Python 3.12+ - agent-browsernpm install -g agent-browser (for browser_task) - SearXNG instance (for search_web) — or swap in your own search - Firecrawl API key (for web_scrape) - NotebookLM auth via notebooklm login (for notebooklm tools)

pip install -r requirements.txt

Non-interactive install (for LLM agents and CI)

Skip the manual steps — fill out a JSON manifest and run the robot installer.

```bash

Defaults are sensible; only edit robot.install if you want different keys, vision model, etc.

./robot-install.sh


The script emits a single JSON object on stdout for the caller to
parse; all human-readable progress goes to stderr.
json { "ok": true, "steps": { "deps": {"ok": true, "python": "3.12"}, "venv": {"ok": true, "path": "..."}, "pip": {"ok": true}, "config": {"ok": true, "config_path": "~/.frankenclaw/config.json", "keys_path": "~/.frankenclaw/keys.json"}, "keys": {"ok": true, "providers_written": ["openrouter"], "providers_missing": ["firecrawl"]}, "smoke_test": {"ok": true, "loaded": [...], "failed": {}} }, "mcp_snippet": { "command": "/path/to/.venv/bin/python", "args": ["/path/to/frankenclaw/server.py"] } }

`mcp_snippet` is the value you drop into your MCP client config under
`mcpServers.frankenclaw`. No path-juggling.

A tool module that fails to import is **not** a failure — FrankenClaw
comes up with whatever tools have their deps satisfied. The smoke step
reports `failed` per-module so you know what to install if you want
the full set.

API keys are read from your install-time environment (`OPENROUTER_API_KEY`,
`FIRECRAWL_API_KEY`, `SEARXNG_API_KEY` — names configurable in the
manifest's `provider_keys` block) and copied to `~/.frankenclaw/keys.json`
with `chmod 600`. Missing keys leave empty placeholders so the file
shape is obvious.
bash

Sandbox / dry-run — skips pip install and the smoke step

FRANKENCLAW_INSTALL_VENV_DIR=/tmp/test-venv \ FRANKENCLAW_INSTALL_DRY_RUN=1 \ ./robot-install.sh ```

Quick Start

FrankenClaw speaks standard MCP over stdio. Any MCP-capable host spawns server.py and gets all 14 FrankenTools in its tool list. The config shape is the same everywhere — only the location of the host's config file changes.

git clone https://github.com/GuyMannDude/frankenclaw.git
cd frankenclaw
pip install -r requirements.txt

The universal config block

Drop this into your MCP host's config file (location per host below):

{
  "mcpServers": {
    "frankenclaw": {
      "command": "python3",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/frankenclaw/server.py"]
    }
  }
}

Or skip the manual step and let ./robot-install.sh emit a ready-to-paste mcp_snippet block — it points at the venv's Python so the host doesn't accidentally launch FrankenClaw against system Python.

Where the config file lives, per host

HostPath / commandNotes
**Claude Desktop**claude_desktop_config.json (location varies by OS — see Anthropic docs)Restart Claude Desktop after editing.
**Claude Code**claude mcp add frankenclaw -- python3 /path/to/frankenclaw/server.pyOne command; no JSON editing.
**LM Studio**~/.lmstudio/mcp.json (Linux/macOS) · %USERPROFILE%\.lmstudio\mcp.json (Windows)Native MCP since v0.3.17. Restart LM Studio.
**AnythingLLM**anythingllm_mcp_servers.json (path varies by OS)Flip workspace to **Automatic** mode (Settings → Chat Settings) so tools fire without @agent prefix.
**Open WebUI**Settings → Tools → MCP Servers → add stdio serverGUI, no file editing.
**Jan**Settings → Extensions → MCP ServersGUI; uses the same JSON shape.
**LobeChat**Settings → Plugins → MCP → Add custom MCP serverType stdio, command python3 /ABSOLUTE/PATH/TO/frankenclaw/server.py.
**Hermes Agent**hermes mcp add frankenclaw -- python3 /path/to/server.pyFirst-class MCP support since v0.12.0.
**Agent Zero**In-container MCP configUse *container-side* paths, not host paths.
**OpenClaw**openclaw mcp set frankenclaw '{"command":"python3","args":["/path/to/server.py"]}' then openclaw gateway restartSame MCP shape; gateway restart picks up the new tool registration.
**Ollama** (no native MCP)~/.mcphost.yaml with type: local, command + args under mcpServers.frankenclawOllama Desktop's own chat window doesn't support MCP — use [MCPHost](https://github.com/mark3labs/mcphost) or [ollmcp](https://github.com/jonigl/mcp-client-for-ollama) as the bridge. Pair with a tool-capable model: model: "ollama:qwen3:8b".
**llama.cpp**llama-server -m model.gguf --mcp-config /path/to/mcp.jsonReuse the LM Studio shape for mcp.json.

Configuration

API Keys are read from a flat JSON keys file. Default location is ~/.frankenclaw/keys.json. Override with FRANKENCLAW_KEYS_PATH to point at any file. For back-compat, if neither exists FrankenClaw falls back to the legacy ~/.rockys-switch/keys.json (with a stderr deprecation warning — move the file when convenient).

{
  "firecrawl": "fc-...",
  "openrouter": "sk-or-...",
  "shopify": {
    "store": "your-store.myshopify.com",
    "client_id": "...",
    "client_secret": "..."
  }
}

FrankenClaw never stores credentials — it reads the file at runtime.

Per-tool overrides via env vars: - FRANKENCLAW_KEYS_PATH — point at any keys.json file - FRANKENCLAW_SHOPIFY_KEY — pick which entry in keys.json holds Shopify creds (default: shopify) - FRANKENCLAW_GDRIVE_TOKEN_PATH / FRANKENCLAW_GDRIVE_CLIENT_SECRET_PATH — Google Drive OAuth paths

Tool settings live at ~/.frankenclaw/config.json (auto-created on first run with sane defaults). Configurable options include vision model, browser engine, search result limits, and timeouts.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-24

该项目提供了一个开源的MCP工具,用于为AI代理提供手部功能,包括搜索、视觉和浏览器服务。虽然项目质量较高,但仍需要进一步的测试和优化。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

frankenclaw 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:MCP tool server for OpenClaw — gives AI agents hands (search, vision, browser, s。⭐6 · Python 主要应用场景包括:用于AI代理提供手部功能(搜索、视觉、浏览器、服务)。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,frankenclaw 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
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✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 frankenclaw
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🌐 原始信息
原始名称 frankenclaw
原始描述 开源MCP工具:MCP tool server for OpenClaw — gives AI agents hands (search, vision, browser, s。⭐6 · Python
Topics mcppython
GitHub https://github.com/GuyMannDude/frankenclaw
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/GuyMannDude/frankenclaw

收录时间:2026-05-24 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。