MCP Python Toolbox

🚀 MCP Python 工具箱

MCP Python 工具箱實現了模型上下文協議服務器，為 Python 開發提供全面工具集。它讓 AI 助手如Claude 能通過標準化接口，高效處理 Python 代碼與項目，極大提升開發效率。

🚀 快速開始

MCP Python 工具箱實現了模型上下文協議服務器，賦予 Claude 執行 Python 開發任務的能力。它讓 Claude 可以：

• 在工作區目錄內安全地讀取、寫入和管理文件
• 使用 AST 分析、格式化和檢查 Python 代碼
• 管理虛擬環境及依賴項
• 在受控環境中執行 Python 代碼

✨ 主要特性

文件操作（FileOperations）

處理與文件相關的所有任務，包括讀取、寫入、複製、移動和刪除文件或目錄。支持同時操作多個文件，並提供詳細的操作反饋。

代碼分析（CodeAnalysis）

對 Python 代碼進行結構化分析，包括檢測語法錯誤、識別變量和函數名稱，並生成代碼的抽象語法樹（AST）。支持多種編程語言。

項目管理（ProjectManagement）

幫助管理開發環境，包括創建和刪除虛擬環境、安裝依賴項以及查看當前環境中已安裝的包及其版本信息。

代碼執行（CodeExecution）

在受控環境中安全執行用戶提供的代碼，支持多種編程語言，並捕捉輸出和錯誤。通過配置可限制運行時間、內存使用和文件訪問權限。

💻 使用示例

基礎用法

文件操作（FileOperations）

# 示例用法：
files = FileOperations()
files.move("source.txt", "destination.txt")  # 移動文件
files.copy("template.html", "new_page.html")  # 複製文件
print(files.read("data.csv"))                # 讀取文件內容

代碼分析（CodeAnalysis）

# 示例用法：
analyzer = CodeAnalysis()
structure = analyzer.parse("app.py")
print(structure.errors)      # 顯示解析過程中遇到的錯誤
print(structure.variables)   # 列出所有變量名稱

項目管理（ProjectManagement）

# 示例用法：
pm = ProjectManagement()
pm.create_venv("my_project")       # 創建新的虛擬環境
pm.install(["numpy", "pandas"])    # 安裝多個依賴項
print(pm.installed_packages)       # 顯示已安裝的包及其版本信息

代碼執行（CodeExecution）

# 示例用法：
executor = CodeExecution()
result = executor.run("print('Hello, World!')")
print(result.stdout)    # 輸出結果
print(result.stderr)    # 顯示錯誤信息

📦 安裝指南

從源碼安裝

1. 克隆倉庫：git clone https://github.com/your-repository.git
2. 進入目錄：cd mcp-python-toolbox
3. 安裝依賴：pip install -r requirements.txt
4. 安裝工具箱：python setup.py install

從 PyPI 安裝

pip install mcp-python-toolbox

📚 詳細文檔

基本用法

mcp [command] [options]

可用命令

• init: 初始化 MCP 工具箱環境
• run: 執行代碼片段
• analyze: 分析代碼結構
• manage: 管理開發環境

開發指南

運行測試

pytest tests/

類型檢查

mypy src/mcp_python_toolbox/

代碼規範

black src/mcp_python_toolbox/

貢獻指南

1. Fork 倉庫
2. 創建功能分支：git checkout -b feature/new-feature
3. 提交更改：git commit -m '添加新特性'
4. 推送到分支：git push origin feature/new-feature
5. 提交 Pull Request

📄 許可證

本項目遵循 MIT 許可證，詳情請見 LICENSE 文件。

👏 致謝

• 實現了模型上下文協議（Model Context Protocol）規範
• 使用現代 Python 開發工具和最佳實踐構建
• 採用行業標準格式化（Black）和代碼檢查（Pylint）工具