Modal MCP Toolbox 使用说明

项目简介

Modal MCP Toolbox 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的工具箱，它作为一个MCP服务器运行在 Modal 云计算平台上。该工具箱旨在扩展大型语言模型 (LLM) 应用的功能，例如 Claude Desktop App 和 Goose，允许这些客户端通过 MCP 协议调用工具箱提供的功能。

主要功能点

Python 代码沙箱执行：提供 'run_python_code_in_sandbox' 工具，允许用户在隔离的沙箱环境中安全地执行 Python 代码。支持指定依赖库、Python 版本，并能挂载本地目录到沙箱中，方便进行代码调试和数据处理。
FLUX 模型图像生成：提供 'generate_flux_image' 工具，利用 FLUX 模型根据文本提示生成图像。这是一个强大的文生图工具，可以为 LLM 应用增加视觉内容创作能力。

安装步骤

前提条件
- 拥有一个 Modal 账户并配置好 Modal CLI。
- 安装 UV (推荐使用 UV 管理 Python 环境)。
- 确保你使用的 LLM 客户端支持 MCP 协议，例如 Claude Desktop App 或 Goose。
客户端配置 Modal MCP Toolbox 需要在 MCP 客户端中配置才能使用。以下分别介绍 Claude 和 Goose 的配置方法。

Claude Desktop App 配置
- 打开 Claude Desktop App，进入 'Settings' (设置) -> 'Developer' (开发者) 选项卡。
- 点击 'Edit Config' (编辑配置) 按钮。
- 在弹出的 JSON 配置文件中，找到 '"mcpServers"' 部分（如果不存在则手动创建）。
- 添加 'modal-toolbox' 服务器的配置信息。完整的 'mcpServers' 配置示例如下：
```
{
  "mcpServers": {
    "modal-toolbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["modal-mcp-toolbox"]
    }
  }
}
```
Goose 配置
- 打开 Goose 客户端，进入 'Settings' (设置) 页面。
- 点击 'Add' (添加) 按钮，添加一个新的扩展。
- 在扩展配置界面，填写以下信息 (部分字段名称可能略有不同，请根据 Goose 实际界面为准)：
  - 'Name' (名称): 例如 'Modal Toolbox' (自定义，方便识别即可)
  - 'Command' (命令): 'uvx modal-mcp-toolbox'
  - 'Description' (描述): 例如 'Modal MCP Toolbox Server' (可选)
  - 其他字段可以根据需要填写，不影响基本使用。
配置信息说明
- '"server name"': 'modal-toolbox' (服务器名称，客户端内唯一标识，可自定义)
- '"command"': 'uvx' (启动命令，uvx 是使用 uv 运行 Python 包的命令，确保 uv 已安装并添加到环境变量)
- '"args"': '["modal-mcp-toolbox"]' (命令参数，这里指定运行 'modal-mcp-toolbox' Python 包，即启动 MCP 服务器)

基本使用方法

完成客户端配置后，在支持 MCP 协议的 LLM 客户端中（如 Claude 或 Goose），你就可以像使用普通功能一样调用 Modal MCP Toolbox 提供的工具了。

调用 Python 代码沙箱工具：在 LLM 客户端中，你可以指示 LLM 调用 'run_python_code_in_sandbox' 工具，并提供需要执行的 Python 代码、依赖库等参数。工具执行结果会以文本形式返回给 LLM 客户端。
调用 FLUX 图像生成工具：你可以指示 LLM 调用 'generate_flux_image' 工具，并提供图像生成的文本提示 (prompt)。工具执行成功后，会返回生成的图像，LLM 客户端可以展示该图像。

具体工具的使用方式和参数，请参考工具的详细描述或咨询 LLM 应用的使用说明。

注意：Modal MCP Toolbox 运行在 Modal 云平台，工具的执行会消耗 Modal 平台的计算资源。请确保你的 Modal 账户有足够的额度或已正确配置付费方式。

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