MCP Python Toolbox

🚀 MCP Python ツールボックス

Python開発をサポートするツールセットで、AIアシスタント（Claudeなど）が標準化されたインターフェースを通じてPythonコードとプロジェクトを効率的に処理できるようにします。

🚀 クイックスタート

MCP Python ツールボックスは、モデルコンテキストプロトコルサーバを実装し、ClaudeにPython開発タスクを実行する能力を与えます。これにより、Claudeは以下のことができます。

• 作業ディレクトリ内で安全にファイルを読み書きおよび管理する
• AST分析、フォーマット、Pythonコードのチェックを行う
• 仮想環境と依存関係を管理する
• 制御された環境でPythonコードを実行する

✨ 主な機能

文件操作（FileOperations）

ファイルの読み取り、書き込み、コピー、移動、削除など、ファイルに関連するすべてのタスクを処理します。複数のファイルを同時に操作することができ、詳細な操作フィードバックを提供します。

# 示例用法：
files = FileOperations()
files.move("source.txt", "destination.txt")  # 移动文件
files.copy("template.html", "new_page.html")  # 复制文件
print(files.read("data.csv"))                # 读取文件内容

代码分析（CodeAnalysis）

Pythonコードの構造化分析を行い、構文エラーの検出、変数や関数名の識別、コードの抽象構文木（AST）の生成を行います。複数のプログラミング言語をサポートしています。

# 示例用法：
analyzer = CodeAnalysis()
structure = analyzer.parse("app.py")
print(structure.errors)      # 显示解析过程中遇到的错误
print(structure.variables)   # 列出所有变量名称

项目管理（ProjectManagement）

開発環境の管理を支援し、仮想環境の作成と削除、依存関係のインストール、現在の環境にインストールされているパッケージとそのバージョン情報の表示を行います。

# 示例用法：
pm = ProjectManagement()
pm.create_venv("my_project")       # 创建新的虚拟环境
pm.install(["numpy", "pandas"])    # 安装多个依赖项
print(pm.installed_packages)       # 显示已安装的包及其版本信息

代码执行（CodeExecution）

制御された環境でユーザーが提供したコードを安全に実行し、複数のプログラミング言語をサポートし、出力とエラーを捕捉します。実行時間、メモリ使用量、ファイルアクセス権を制限するように構成できます。

# 示例用法：
executor = CodeExecution()
result = executor.run("print('Hello, World!')")
print(result.stdout)    # 输出结果
print(result.stderr)    # 显示错误信息

📦 インストール

ソースコードからのインストール

1. リポジトリをクローンします：git clone https://github.com/your-repository.git
2. ディレクトリに移動します：cd mcp-python-toolbox
3. 依存関係をインストールします：pip install -r requirements.txt
4. ツールボックスをインストールします：python setup.py install

PyPIからのインストール

pip install mcp-python-toolbox

💻 使用例

基本的な使用法

mcp [command] [options]

利用可能なコマンド

• init: MCPツールボックス環境を初期化します
• run: コードスニペットを実行します
• analyze: コード構造を分析します
• manage: 開発環境を管理します

📚 ドキュメント

テストの実行

pytest tests/

型チェック

mypy src/mcp_python_toolbox/

コード規範

black src/mcp_python_toolbox/

🤝 貢献ガイド

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します：git checkout -b feature/new-feature
3. 変更をコミットします：git commit -m '添加新特性'
4. ブランチにプッシュします：git push origin feature/new-feature
5. Pull Requestを送信します

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスに準拠しており、詳細はLICENSEファイルを参照してください。

👏 謝辞

• モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）規格を実装しました
• 最新のPython開発ツールとベストプラクティスを使用して構築されています
• 業界標準のフォーマッタ（Black）とコードチェッカー（Pylint）ツールを採用しています