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MCP工具

mcp-tools-py MCP工具

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:mcp-tools-py
⭐ 16 Stars 🍴 5 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.8分
7.8AI 综合评分
代码质量pylintpytestMCP服务器Python开发
✦ AI Skill Hub 推荐

mcp-tools-py MCP工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.8 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
mcp-tools-py MCP工具 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 mcp-tools-py MCP工具,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。mcp-tools-py MCP工具 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 mcp-tools-py MCP工具 评为 AI 评分 7.8 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

基于MCP协议的代码质量检查工具,集成pylint和pytest功能,提供智能LLM友好的代码分析能力。适合需要自动化代码审查、集成开发环境的Python开发者和AI应用构建者使用。

mcp-tools-py MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 16
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.8 分
工具类型
MCP工具
Forks
5
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

基于MCP协议的代码质量检查工具,集成pylint和pytest功能,提供智能LLM友好的代码分析能力。适合需要自动化代码审查、集成开发环境的Python开发者和AI应用构建者使用。

mcp-tools-py MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-tools-py-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-tools-py"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 mcp-tools-py MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 mcp-tools-py MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "mcp-tools-py_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-tools-py"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 95/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

MCP Tools Py

A Model Context Protocol (MCP) server providing code quality checking operations with easy client configuration. This server offers an API for performing code quality checks within a specified project directory, following the MCP protocol design.

Overview

This MCP server enables AI assistants like Claude (via Claude Desktop), VSCode with GitHub Copilot, or other MCP-compatible clients to run code quality checks on Python projects. The tools provided are:

  • Run pylint checks to identify code quality issues
  • Execute pytest to identify failing tests
  • Run mypy for type checking

Scope: This server covers Python projects only. Further Python-specific extensions are planned, including architecture and layering checks (vulture, tach, import-linter) and refactoring tools. Support for other languages can be provided through separate, dedicated MCP servers with similar functionality.

Why a dedicated MCP server instead of bash access?

A general-purpose bash MCP tool allows more flexibility, but at the expense of less control. This server takes a more focused approach:

  • Security: Only a defined set of tools (pylint, pytest, mypy) can be executed. All operations are scoped to the specified project_dir.
  • Context management: Results are formatted and size-limited to reduce context load on the AI assistant. Output is structured as actionable prompts rather than raw tool output.
  • Transparency: The server is open source, and detailed structured logging records every tool call with parameters, timing, and results.

Features

  • run_pylint_check: Run pylint on the project code and generate smart prompts for LLMs
  • run_pytest_check: Run pytest on the project code and generate smart prompts for LLMs
  • run_mypy_check: Run mypy type checking on the project code

Required Parameters

ParameterTypeDescription
--project-dirstring**Required**. Base directory for code checking operations

Using as a Dependency

In requirements.txt

Add this line to your requirements.txt:

mcp-tools-py @ git+https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py.git

Or as an optional dependency

[project.optional-dependencies] dev = [ "mcp-tools-py @ git+https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py.git", ] ```

Install from requirements.txt

pip install -r requirements.txt

Or with optional dependencies

pip install ".[dev]" ```

Install dependencies

pip install -e .

Install development dependencies

pip install -e ".[dev]" ```

Installation

See INSTALL.md for detailed installation instructions.

Quick install:

```bash

Verify installation

mcp-tools-py --help


**Development install:**
bash

Clone and install for development

git clone https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py.git cd mcp-tools-py python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e ".[dev]" mcp-tools-py --help ```

Installation Commands

After adding to requirements.txt or pyproject.toml:

```bash

Install from pyproject.toml

pip install .

Quick MCP Client Setup

Manual Setup

If you prefer manual configuration, edit your MCP configuration file:

Claude Desktop (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):

{
    "mcpServers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "mcp-tools-py",
            "args": ["--project-dir", "/path/to/your/project"]
        }
    }
}

For development mode:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "python",
            "args": [
                "-m",
                "src.main",
                "--project-dir",
                "/path/to/your/project"
            ],
            "env": {
                "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-tools-py"
            }
        }
    }
}

VSCode (.vscode/mcp.json):

{
    "servers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "mcp-tools-py",
            "args": ["--project-dir", "."]
        }
    }
}

VSCode development mode:

{
    "servers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "src.main", "--project-dir", "."],
            "env": {
                "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-tools-py"
            }
        }
    }
}

Basic Usage

mcp-tools-py --project-dir /path/to/project [options]

Pylint Configuration

Pylint reads your project's pyproject.toml automatically. Control which issues are reported by configuring [tool.pylint.messages_control] in your pyproject.toml. See docs/pyproject-configuration.md for examples and migration guidance.

Optional Parameters

#### Python Configuration <div class="rdm-tbl-wrap"><table class="rdm-tbl"><thead><tr><th>Parameter</th><th>Type</th><th>Default</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>--python-executable</td><td>string</td><td>sys.executable</td><td>Path to Python interpreter for running pytest, pylint, and mypy. Should point to the environment where these tools are installed (the tool's own venv), not the project's runtime venv</td></tr><tr><td>--venv-path</td><td>string</td><td>None</td><td>Path to the virtual environment where pytest, pylint, and mypy are installed. When specified, this venv's Python will be used instead of --python-executable. This should be the tool's own venv, not the project's runtime venv</td></tr></tbody></table></div>

#### Test Configuration <div class="rdm-tbl-wrap"><table class="rdm-tbl"><thead><tr><th>Parameter</th><th>Type</th><th>Default</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>--test-folder</td><td>string</td><td>&quot;tests&quot;</td><td>Path to the test folder (relative to project-dir)</td></tr><tr><td>--keep-temp-files</td><td>flag</td><td>False</td><td>Keep temporary files after test execution. Useful for debugging when tests fail</td></tr></tbody></table></div>

#### Logging Configuration <div class="rdm-tbl-wrap"><table class="rdm-tbl"><thead><tr><th>Parameter</th><th>Type</th><th>Default</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>--log-level</td><td>string</td><td>&quot;INFO&quot;</td><td>Set logging level. Choices: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL</td></tr><tr><td>--log-file</td><td>string</td><td>None</td><td>Path for structured JSON logs. If not specified, logs only to console</td></tr><tr><td>--console-only</td><td>flag</td><td>False</td><td>Log only to console, ignore --log-file parameter</td></tr></tbody></table></div>

Environment Configuration

The --python-executable and --venv-path options must point to the environment where pytest, pylint, and mypy are installed — this is typically the tool's own virtual environment, not your project's runtime venv.

Correct Configuration

Point to the venv where mcp-tools-py and its tools are installed:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "mcp-tools-py",
            "args": [
                "--project-dir", "/path/to/your/project",
                "--venv-path", "${VIRTUAL_ENV}"
            ]
        }
    }
}

Incorrect Configuration

Do not point to your project's runtime venv if it doesn't have pytest/pylint/mypy installed:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-tools-py": {
            "command": "mcp-tools-py",
            "args": [
                "--project-dir", "/path/to/your/project",
                "--venv-path", "/path/to/your/project/.venv"
            ]
        }
    }
}

This will fail if your project's .venv doesn't have the required tools installed.

MCP Client Configuration

This server can be easily configured using the mcp-config Python tool. The mcp-config tool provides:

  • Interactive setup: Works with Claude Desktop and VSCode
  • Configuration management: Add, remove, and view server configurations
  • Server repository: Access to curated MCP server collection

Prerequisites: Install Python and the mcp-config tool.

Note: While other MCP clients like Windsurf and Cursor support MCP servers, they may require manual configuration.

Setting up the development environment

```bash

Create and activate a virtual environment

python -m venv .venv

Command Line Interface (CLI)

For a package-based structure

target_directories = ["mypackage", "tests"]

For complex multi-module projects

target_directories = ["module1", "module2", "shared", "tests"] ```

Set the PYTHONPATH and run the server module using mcp dev

set PYTHONPATH=. && mcp dev src/server.py ```

Using Python Module (Alternative)

You can also run the server as a Python module:

```bash python -m mcp_tools_py --project-dir /path/to/project [options]

Troubleshooting

  • "No module named pytest" (or pylint/mypy): Your --python-executable or --venv-path points to an environment that doesn't have the required tools installed. Update the configuration to point to the correct environment.
  • After installing missing tools, restart the MCP server for changes to take effect. Tool availability is checked at startup and cached for the session.
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-25
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

mcp-tools-py 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准构建的服务器,旨在为 AI 助手提供专业的 Python 代码质量检查能力。通过遵循 MCP 协议设计,该服务器可以为 Claude Desktop、VSCode (GitHub Copilot) 等兼容客户端提供 API 接口,使其能够直接在指定的 Python 项目目录中执行静态分析和测试任务,从而实现自动化的代码审查与纠错。

⚡ 功能介绍

本项目集成了多种 Python 开发必���的质量检查工具,并针对 LLM(大语言模型)进行了优化。核心功能包括:使用 `run_pylint_check` 执行 pylint 检查并为 LLM 生成智能提示词;使用 `run_pytest_check` 运行 pytest 测试并生成易于理解的错误报告;以及使用 `run_mypy_check` 进行 mypy 类型检查。所有工具均旨在通过结构化的输出,帮助 AI 更精准地理解代码问题。

📋 环境依赖

在使用本工具时,必须通过 `--project-dir` 参数指定需要进行代码检查的目标项目根目录。请注意,该参数是运行命令时必不可少的,用于确定检查操作的上下文范围。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以根据使用场景选择不同的安装方式。推荐使用 pip 直接从 GitHub 安装:`pip install git+https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py.git`。如果您希望将其作为项目依赖,请在 `requirements.txt` 中添加对应的 Git 链接。安装完成后,可以通过运行 `mcp-tools-py --help` 来验证安装是否成功。

🚀 使用教程

在命令行中使用时,请通过 `mcp-tools-py --project-dir /path/to/project [options]` 的格式启动。请务必确保 `--project-dir` 指向正确的项目路径,并根据需要通过可选参数调整执行环境。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

工具会自动读取项目中的 `pyproject.toml` 文件���配置 Pylint 的行为,您可以通过 `[tool.pylint.messages_control]` 节点自定义报告的错误类型。特别注意:`--python-executable` 参数应指向安装了 pytest、pylint 和 mypy 的 Python 解释器路径(通常是工具自身的虚拟环境),而非目标项目的运行环境,以确保检查工具能被正确调用。

🔌 API 说明

本项目主要通过命令行界面 (CLI) 提供服务。安装完成后,开发者可以直接调用 `mcp-tools-py` 命令启动 MCP 服务器,通过标准的 MCP 协议与各类 AI 客户端进行交互,这是目前最推荐的使用方式。

🔄 工作流/模块

对于不同结构的 Python 项目,您可以通过配置 `target_directories` 来指定检查范围(如 `["mypackage", "tests"]`)。对于复杂的多模块项目,请列出所有需要扫描的模块目录。在开发模式下,可以通过设置 `PYTHONPATH=.` 并使用 `mcp dev src/server.py` 命令来启动服务器模块进行调试。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题:若遇到 "No module named pytest" 等模块缺失错误,通常是因为 `--python-executable` 或 `--venv-path` 指向的环境未安装相关工具。请检查配置并确保指向了包含这些工具的正确环境。在安装缺失工具后,请务必重启 MCP server 以使配置生效。

🎯 aiskill88 AI 点评 B 级 2026-05-22

创意性强的MCP服务实现,结合代码质量检查和LLM交互,填补该领域空白。但项目还需更多社区验证和生态完善。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ
支持pylint静态分析和pytest单元测试两大类检查功能。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,mcp-tools-py MCP工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 mcp-tools-py MCP工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 mcp-tools-py
原始描述 开源MCP工具:MCP server providing code quality checks (pylint and pytest) with smart LLM-frie。⭐16 · Python
Topics 代码质量pylintpytestMCP服务器Python开发
GitHub https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/MarcusJellinghaus/mcp-tools-py

收录时间:2026-05-16 · 更新时间:2026-05-22 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。