AI Skill Hub 推荐使用:MCP工具箱 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。
MCP工具箱 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。
MCP工具箱 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。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp---": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp_python_toolbox"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 MCP工具箱 执行以下任务... Claude: [自动调用 MCP工具箱 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"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"mcp___": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp_python_toolbox"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
A Model Context Protocol (MCP) server that provides a comprehensive set of tools for Python development, enabling AI assistants like Claude to effectively work with Python code and projects.
MCP Python Toolbox implements a Model Context Protocol server that gives Claude the ability to perform Python development tasks through a standardized interface. It enables Claude to:
pm.install_dependencies() # from requirements.txt or pyproject.toml pm.install_dependencies("requirements-dev.txt") # from specific file
1. Clone the repository:
git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox.git
cd mcp_python_toolbox
2. Create and activate a virtual environment: ```bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac
from mcp_python_toolbox import PythonToolboxServer
server = PythonToolboxServer(workspace_root="/path/to/your/project")
server.setup()
server.run()
#### File Operations ```python from mcp_python_toolbox.core import FileOperations
file_ops = FileOperations(workspace_root="/path/to/project")
Claude Desktop can automatically launch and manage the MCP Python Toolbox server. Here's how to configure it:
"python-toolbox": {
"command": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/.venv/bin/python",
"args": [
"-m",
"mcp_python_toolbox",
"--workspace",
"/Users/username/path/to/workspace"
],
"env": {
"PYTHONPATH": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/src",
"PATH": "/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin",
"VIRTUAL_ENV": "/Users/username/path/to/mcp_python_toolbox/.venv",
"PYTHONHOME": ""
}
}
pm.create_virtual_environment()
The simplest way to start the server is using the CLI:
```bash
pm.update_package("requests") # to latest pm.update_package("flask", version="2.0.0") # to specific version
#### Code Executionpython from mcp_python_toolbox.core import CodeExecutor
executor = CodeExecutor(workspace_root="/path/to/project")
code = ''' def greet(name): return f"Hello, {name}!"
print(greet("World")) '''
result = executor.execute_code(code) print(f"Output: {result['stdout']}") print(f"Errors: {result['stderr']}") print(f"Exit code: {result['exit_code']}") ```
mcp_python_toolbox 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准构建的服务器,旨在为 Python 开发提供全方位的工具集。通过该工具,Claude 等 AI 助手能够获得直接操作 Python 项目的能力,实现从文件管理到代码执行的智能化开发流程,让 AI 真正成为你的 Python 开发助手。
本项目为 Claude 提供了一套标准化的 Python 开发接口,核心功能涵盖了工作区内的文件读写与管理、Python 代码的分析、格式化及 Lint 检查、虚拟环境与依赖包的管理,以及在安全环境下执行 Python 代码的能力,实现了 AI 与本地开发环境的深度集成。
在使用本项目前,请确保系统中已安装 Python 环境。项目支持通过内置的安装函数 `pm.install_dependencies()` 自动从 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml` 文件中安装必要的依赖,同时也支持指定开发环境依赖文件进行安装。
首先,通过 Git 克隆仓库到本地:`git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox.git`。进入项目目录后,建议创建一个独立的虚拟环境(venv)并激活它,以确保开发环境的隔离与纯净,避免依赖冲突。
开发者可以通过编程方式调用 `PythonToolboxServer` 来启动服务,只需指定 `workspace_root` 路径并执行 `server.run()` 即可。此外,项目还提供了 `FileOperations` 等核心模块,允许你以编程方式对工作区内的文件进行精细化操作。
若要在 Claude Desktop 中使用此工具,需在 Claude Desktop 的 MCP 配置文件中添加相应的配置项。你需要指定 `python-toolbox` 的启动命令及对应的可执行文件路径,从而实现 Claude 对该 MCP 服务器的自动启动与管理。
本项目支持通过 CLI(命令行界面)以最简单的方式直接启动服务器。对于高级开发者,可以通过调用核心模块提供的 API 进行深度定制,实现自动化代码执行、包管理及环境维护等复杂任务。
项目提供了高度模块化的工作流设计。通过 `CodeExecutor` 模块可以安全地执行 Python 代码片段;利用 `pm` 模块可以轻松实现虚拟环境的创建、依赖包的更新(支持指定版本)以及包管理任务,极大提升了 AI 辅助开发的自动化程度。
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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。
✅ 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。
总体来看,MCP工具箱 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。
| 原始名称 | mcp_python_toolbox |
| 原始描述 | 开源MCP工具:A Model Context Protocol (MCP) server that provides a comprehensive set of tools。⭐9 · Python |
| Topics | mcppython工具箱 |
| GitHub | https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-01 · 更新时间:2026-06-01 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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