使用说明

项目简介

MCP Python Toolbox 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为 Claude 等 AI 助手提供 Python 开发工具。通过标准化的 MCP 接口，AI 助手可以安全有效地与 Python 代码和项目进行交互。

主要功能点

文件操作 (File Operations)：安全地读写、创建、删除工作区内的文件和目录，支持按行读取文件内容，防止越权访问工作区外部文件。
代码分析 (Code Analysis)：解析 Python 代码结构，提取 imports, functions, classes, global variables 等信息，并支持使用 Black 或 PEP8 (autopep8) 进行代码格式化，以及使用 Pylint 进行代码检查 (lint)。
项目管理 (Project Management)：创建和管理 Python 虚拟环境，支持从 'requirements.txt' 或 'pyproject.toml' 安装项目依赖，列出已安装包，检查依赖冲突，并支持更新软件包。
代码执行 (Code Execution)：在受控环境中执行 Python 代码，使用项目虚拟环境以保证依赖一致性，捕获标准输出 'stdout'、标准错误 'stderr' 和退出码 'exit_code'。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/gianlucamazza/mcp_python_toolbox.git

进入目录:

cd mcp_python_toolbox

创建并激活虚拟环境:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Linux/Mac
# 或
.venv\Scripts\activate  # Windows

安装项目:

pip install -e ".[dev]"

服务器配置

MCP 客户端（如 Claude Desktop）需要配置 MCP 服务器的启动命令才能连接到 Python Toolbox MCP 服务器。以下是一个配置示例，请根据您的实际环境进行调整：

{
  "serverName": "python-toolbox",  // 自定义服务器名称
  "command": "/path/to/mcp_python_toolbox/.venv/bin/python",  // Python 解释器路径，需要指向项目虚拟环境中的 python，请替换为您的实际路径
  "args": [
    "-m",
    "mcp_python_toolbox",
    "--workspace",
    "/path/to/workspace"  // 工作区根目录，MCP服务器将在此目录下进行文件操作等，请替换为您的项目路径
  ],
  "env": {
    // 可选环境变量配置，如果需要可以取消注释并根据需要调整路径
    // "PYTHONPATH": "/path/to/mcp_python_toolbox/src",
    // "VIRTUAL_ENV": "/path/to/mcp_python_toolbox/.venv"
  }
}

注意:

请将 'command' 中的 '/path/to/mcp_python_toolbox/.venv/bin/python' 替换为您的 Python Toolbox 项目虚拟环境中的 Python 解释器实际路径。
请将 'args' 中的 '--workspace' 参数值 '/path/to/workspace' 替换为您希望作为工作区根目录的实际项目路径。
'env' 字段是可选的，您可以根据需要配置额外的环境变量。

基本使用方法

启动服务器: 配置完成后，由 MCP 客户端 (如 Claude Desktop) 启动 MCP Python Toolbox 服务器。
客户端交互: AI 助手通过 MCP 协议与服务器通信，客户端可以调用服务器提供的各种工具 (Tools) 来执行 Python 开发相关的任务，例如读取文件、分析代码、执行代码、管理项目依赖等。
工具调用: 具体的工具名称和参数，请参考仓库 'README.md' 中的 'Features' 部分和 'server.py' 文件中 'PythonToolboxServer' 类的 'setup()' 方法，那里定义了所有可用的工具及其描述。

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