Camel Toolkits MCP

CAMEL工具包MCP

导出的轻量级服务器 骆驼 框架工具包作为MCP兼容工具。

概述

该项目弥合了CAMEL AI框架的工具包生态系统和MCP（模型控制协议）兼容客户端之间的差距。它允许您将任何Camel工具包动态加载和公开为MCP服务器，使这些工具可用于各种基于LLM的应用程序。

主要特点：

• 动态发现并列出可用的CAMEL工具包
• 在运行时加载并执行工具包函数
• 将CAMEL工具包功能无缝转换为MCP兼容工具

安装

您可以直接从PyPI安装该软件包：

pip install camel-toolkits-mcp

或者从源代码安装：

git clone https://github.com/jinx0a/camel-toolkits-mcp.git
cd camel-toolkits-mcp
pip install -e .

配置MCP客户端

与uvx一起使用

您可以轻松配置uvx以运行CAMEL工具包服务器，如下所示：

{
  "mcpServers": {
    "camel-toolkits": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "camel-toolkits-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "NOTION_TOKEN": "your-notion-token",
        "..." : "..."
      }
    }
  }
}

本地开发配置

如果您在本地开发此软件包，则可以配置UVX以使用您的开发版本：

{
  "mcpServers": {
    "camel_toolkits_mcp": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": [
        "/path/to/camel_toolkits_mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
        "NOTION_TOKEN": "your-notion-token",
        "..." : "..."
      }
    }
  }
}

可用工具

服务器公开了以下与MCP兼容的工具：

• get_toolkits_list()：列出所有可用的CAMEL工具包及其说明
• list_toolkit_functions(toolkit_name, include_methods=True)：列出特定工具包中可用的所有函数
• execute_toolkit_function(toolkit_name, function_name, toolkit_params=None, function_args=None)：执行工具箱中的特定功能

示例：使用工具

# First, discover available toolkits
toolkits = get_toolkits_list()
print(toolkits)  # Shows all available toolkits

# List functions in a specific toolkit (e.g., NotionToolkit)
functions = list_toolkit_functions(toolkit_name="NotionToolkit")

# Execute a toolkit function
result = execute_toolkit_function(
    toolkit_name="NotionToolkit",
    function_name="search_pages",
    toolkit_params={"notion_token": "your-notion-token"},
    function_args={"query": "meeting notes"}
)

建筑

路由器的工作原理如下：

1. 扫描CAMEL框架的工具包目录
2. 分析每个工具箱类以检测其工具和API需求
3. 为每个工具功能创建适当的MCP兼容包装
4. 通过FastMCP服务器公开这些功能

支持的工具包

此服务器支持CAMEL框架中的所有工具包，包括：

• 概念工具包
• OpenAIToolkit
• WebSearchToolkit
• 还有更多。..

API密钥管理

对于需要API密钥的工具包（如Notion、OpenAI等），在配置MCP服务器时应在环境变量中提供它们。

发展

要设置开发环境，请执行以下操作：

pip install -e ".[dev]"

运行测试：

pytest

贡献

欢迎投稿！该项目使用GitHub Actions for CI/CD：

1. 测试在拉取请求时自动运行
2. 创建GitHub版本时，新版本会自动发布到PyPI

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。