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MCP工具

Patter

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
⭐ 99 Stars 🍴 10 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentconversational-aillm
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:Patter 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 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
Patter 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 Patter,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。Patter 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 Patter 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

Patter 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
⭐ 99
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
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
10
📖 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」。

Patter 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/PatterAI/Patter

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

# 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 Patter 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Patter 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": {
    "patter": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "patter"],
      "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 73/100 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。

简介

<p align="center"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/PatterAI/Patter/main/docs/github-banner.png" /> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/PatterAI/Patter/main/docs/github-banner.png" /> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PatterAI/Patter/main/docs/github-banner.png" alt="Patter SDK" width="100%" /> </picture> </p>

Patter SDK

<p align="center"> <a href="https://pypi.org/project/getpatter/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/getpatter?logo=pypi&logoColor=white&label=pip%20install%20getpatter" alt="PyPI" /></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/getpatter"><img src="https://img.shields.io/npm/v/getpatter?logo=npm&logoColor=white&label=npm%20install%20getpatter" alt="npm" /></a> <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green" alt="MIT License" /></a> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11%2B-blue?logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.11+" /> <img src="https://img.shields.io/badge/typescript-5.0%2B-3178c6?logo=typescript&logoColor=white" alt="TypeScript 5+" /> </p>

<p align="center"> <a href="#quickstart">Quickstart</a> • <a href="#features">Features</a> • <a href="#templates">Templates</a> • <a href="#configuration">Configuration</a> • <a href="https://docs.getpatter.com">Docs</a> </p>

---

Patter is the open-source SDK that gives your AI agent a phone number. Point it at any function that returns a string, and Patter handles the rest: telephony, speech-to-text, text-to-speech, and real-time audio streaming. You build the agent — we connect it to the phone.

Features

FeatureMethodTemplate
Inbound callsphone.serve(agent)[patter-inbound-agent](https://github.com/PatterAI/patter-inbound-agent)
Outbound calls + AMDphone.call(to, machineDetection)[patter-outbound-calls](https://github.com/PatterAI/patter-outbound-calls)
Tool calling (webhooks)agent(tools=[...])[patter-tool-calling](https://github.com/PatterAI/patter-tool-calling)
Custom STT + TTSagent(provider="pipeline")[patter-custom-voice](https://github.com/PatterAI/patter-custom-voice)
Dynamic variablesagent(variables={...})[patter-dynamic-variables](https://github.com/PatterAI/patter-dynamic-variables)
Custom LLM (any model)serve(onMessage=handler)[patter-custom-llm](https://github.com/PatterAI/patter-custom-llm)
Dashboard + metricsserve(dashboard=True)[patter-dashboard](https://github.com/PatterAI/patter-dashboard)
Output guardrailsagent(guardrails=[...])[docs](https://docs.getpatter.com)
Call recordingserve(recording=True)[docs](https://docs.getpatter.com)
Call transfertransfer_call (auto-injected)[docs](https://docs.getpatter.com)
Voicemail dropcall(voicemailMessage="...")[patter-outbound-calls](https://github.com/PatterAI/patter-outbound-calls)
Test mode (no phone)phone.test(agent)[docs](https://docs.getpatter.com)
Built-in tunnelCloudflare (auto)[docs](https://docs.getpatter.com)
Phone-as-a-tool (LangChain / OpenAI Assistants / Hermes)PatterTool(phone, agent).execute(...)[docs](https://docs.getpatter.com)

Docker

docker compose up

See Dockerfile and docker-compose.yml for the default configuration.

Quickstart

Set the env vars your carrier and engine need:

Twilio

export TWILIO_ACCOUNT_SID=ACxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export TWILIO_AUTH_TOKEN=your_auth_token
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Telnyx

export TELNYX_API_KEY=KEYxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export TELNYX_CONNECTION_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

<details open> <summary><strong>Python</strong></summary>

pip install getpatter
from getpatter import Patter, Twilio, OpenAIRealtime

phone = Patter(carrier=Twilio(), phone_number="+15550001234")
agent = phone.agent(engine=OpenAIRealtime(), system_prompt="You are a friendly receptionist for Acme Corp.", first_message="Hello! How can I help?")
await phone.serve(agent, tunnel=True)

Or with Telnyx:

from getpatter import Patter, Telnyx, OpenAIRealtime

phone = Patter(carrier=Telnyx(), phone_number="+15550001234")
agent = phone.agent(engine=OpenAIRealtime(), system_prompt="You are a friendly receptionist for Acme Corp.", first_message="Hello! How can I help?")
await phone.serve(agent, tunnel=True)

</details>

<details> <summary><strong>TypeScript</strong></summary>

npm install getpatter
import { Patter, Twilio, OpenAIRealtime } from "getpatter";

const phone = new Patter({ carrier: new Twilio(), phoneNumber: "+15550001234" });
const agent = phone.agent({ engine: new OpenAIRealtime(), systemPrompt: "You are a friendly receptionist for Acme Corp.", firstMessage: "Hello! How can I help?" });
await phone.serve({ agent, tunnel: true });

Or with Telnyx:

import { Patter, Telnyx, OpenAIRealtime } from "getpatter";

const phone = new Patter({ carrier: new Telnyx(), phoneNumber: "+15550001234" });
const agent = phone.agent({ engine: new OpenAIRealtime(), systemPrompt: "You are a friendly receptionist for Acme Corp.", firstMessage: "Hello! How can I help?" });
await phone.serve({ agent, tunnel: true });

</details>

tunnel: true spawns a Cloudflare quick tunnel and points your Twilio number at it — great for dev / acceptance. For production outbound calls (especially on Twilio), replace it with ngrok or a static webhook_url to avoid WSS upgrade races on first call. See Tunneling for details.

Every carrier and provider reads its credentials from environment variables by default; see each SDK's README for the full catalog.

Example: clone and run the inbound agent template

git clone https://github.com/PatterAI/patter-inbound-agent cd patter-inbound-agent cp .env.example .env # fill in your keys cd python && pip install -r requirements.txt && python main.py ```

Configuration

Environment Variables

VariableRequiredDescription
OPENAI_API_KEYYes (Realtime mode)OpenAI API key with Realtime access
TWILIO_ACCOUNT_SIDYesTwilio account SID
TWILIO_AUTH_TOKENYesTwilio auth token
TWILIO_PHONE_NUMBERYesYour Twilio phone number (E.164)
TELNYX_API_KEYYes (Telnyx)Telnyx API key
TELNYX_CONNECTION_IDYes (Telnyx)Telnyx Call Control Application connection ID
TELNYX_PHONE_NUMBERYes (Telnyx)Your Telnyx phone number (E.164)
DEEPGRAM_API_KEYPipeline modeDeepgram STT key
ELEVENLABS_API_KEYPipeline modeElevenLabs TTS key
ANTHROPIC_API_KEYCustom LLMFor bringing your own model
WEBHOOK_URLNoPublic URL (auto-tunneled via Cloudflare if omitted)

```bash cp .env.example .env

Edit .env with your API keys

```

Telnyx: Telnyx is a fully supported telephony provider alternative to Twilio. Both carriers receive equal support for DTMF, transfer, and metrics. Recording parity is supported via Telnyx Call Control; consult the Telnyx portal for configuration details.

API Reference

Python SDK

cd libraries/python && pip install -e ".[dev]" && pytest tests/ -v

TypeScript SDK

cd libraries/typescript && npm install && npm test ```

Please open an issue before submitting large changes so we can discuss the approach first.

How Patter compares

Patter is purpose-built for production voice over real telephony. Out of the box you get Twilio + Telnyx parity (DTMF, transfer, AMD, voicemail drop, recording), both architectures from one API — speech-to-speech (Realtime / ConvAI engines) and the sandwich pipeline (STT → LLM → TTS) — and production-grade barge-in / VAD / IVR primitives that work the same on every carrier. Observability is vendor-neutral OpenTelemetry tracing, plus a built-in dashboard and tunnel; no extra collector required. The 4-line quickstart above replaces ~50 lines of glue you'd otherwise write against a generic voice-agent toolkit, and the Python and TypeScript SDKs are identical — same surface, same hooks, same events — so cross-runtime teams ship the same agent twice without rewriting it.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-25

高质量的开源MCP工具,支持语音AI功能

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 做语音类 AI 产品的开发者
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:Patter 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 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
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 做语音类 AI 产品的开发者
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 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)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
👥 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
Patter 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Open-source voice-AI SDK. The Vapi/Retell alternative for builders who want to o。⭐99 · Python 主要应用场景包括:语音交互应用。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,Patter 是一款质量优秀的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 Patter
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Patter
原始描述 开源MCP工具:Open-source voice-AI SDK. The Vapi/Retell alternative for builders who want to o。⭐99 · Python
Topics ai-agentconversational-aillm
GitHub https://github.com/PatterAI/Patter
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/PatterAI/Patter 🌐 官方网站  https://getpatter.com

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-26 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。