Lmstudio Toolpack

🚀 ローカルMCPツールコレクション

ローカルの大規模言語モデル（LLM）向けに構築された、Model Context Protocol（MCP）ツールの小さなコレクションです。1つの仮想環境で、様々なオプションを利用できます。

🚀 クイックスタート

このツールコレクションは、ローカルのLLMでMCPを簡単に利用するためのものです。以下の手順に従ってセットアップし、使用してください。

✨ 主な機能

• MCP JSON設定ファイルの自動生成：main.pyを実行し、ウィザードに従って設定ファイルの生成を完了できます。
• 1つの仮想環境で複数のMCPサーバーを管理：1つの仮想環境で複数のMCPサーバーを管理でき、利便性が高まります。

📦 インストール

uvを使用してインストールします。

uv sync

💻 使用例

基本的な使用法

MCPサーバーの起動

python python-sandbox.py

このサーバーはstdio（FastMCP）を介して通信します。MCP互換のクライアントを上記の実行コマンドに向けてください。

JSON設定ファイルの自動生成

main.pyを実行すると、自動的にJSON設定ファイルが生成されます。

Run main.py for json configuration auto generation.

生成されるJSONファイルは以下のような形式になります。

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\MCPs\\Memory.py"
      ]
    },
    "python-sandbox": {
      "command": "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\MCPs\\python-sandbox.py"
      ]
    },
    "websearch": {
      "command": "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "E:\\LMStudio\\mcp\\lmstudio-toolpack\\MCPs\\WebSearch.py"
      ]
    }
  }
}

必要に応じて名前を変更できます。

📚 ドキュメント

MCPサーバー

• Web Search：DuckDuckGoを検索エンジンとして使用し、上位の検索結果を取得して要約します。
• Python SandBox：エージェントがPythonを実行できるようにし、numpyやsympyを使用できます。数学的な計算に便利です。
• Longterm-Memory：エージェントが長期的に情報を記憶するために使用します。

注意事項

⚠️ 重要提示

1. デフォルトではstdioが使用されます。GlobalConfigでHTTPに設定することもできます。
2. python-sandbox.pyでは、exec()関数を使用してエージェントがPythonスクリプトを実行できるようにしています。エージェントの動作に注意してください。

システム要件

• Python >= 3.13
• uvで管理されること

別のアイデア

HTTPを使用する場合は、1mcpを使用してすべてのサーバーを統一することができます。また、リモートサーバーで実行することもできます。例えば、Raspberry PiをTailScaleに接続し、リモートで設定することができます。