lmcp-tool-builder 0.1.0

LMCP Tool Builder - 简化 LangChain 工具加载和集成

LMCP Tool Builder

LMCP Tool Builder 是一个用于简化 LangChain 工具加载和集成的 Python 库。它提供了与 LMCP (Language Model Control Platform) 服务器无缝集成的能力，支持工具发现、构建和加载。

主要特性

• 🚀 一键式工具加载: 从 LMCP 服务器自动发现和加载工具
• 🔄 智能缓存: 支持本地工具缓存，提高加载速度
• 🛠️ LangChain 集成: 直接生成 LangChain 兼容的工具列表
• 📡 服务器回退: 当服务器不可用时自动回退到本地工具
• 🔧 调试模式: 详细的调试输出，便于问题排查
• 📦 模块化设计: 易于扩展和定制

安装

从 PyPI 安装

pip install lmcp-tool-builder

从源码安装

git clone https://github.com/lmcp-dev/lmcp-tool-builder.git
cd lmcp-tool-builder
pip install -e .

快速开始

基本使用

from lmcp_tool_builder import LMCPToolBuilder

# 创建工具构建器
builder = LMCPToolBuilder(
    server_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key-here",
    local_tools_file="bot_tools.py",  # 可选：本地工具缓存文件
    debug=False  # 可选：调试模式
)

# 构建并加载工具
tools = builder.build_and_load_tools()

print(f"✅ 加载了 {len(tools)} 个工具")

与 LangChain 集成

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_agent
from lmcp_tool_builder import LMCPToolBuilder

# 创建工具构建器
builder = LMCPToolBuilder(
    server_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key-here"
)

# 构建并加载工具
tools = builder.build_and_load_tools()

# 创建 LangChain agent
agent = create_agent(
    model=ChatOpenAI(
        model="gpt-3.5-turbo",
        api_key="your-openai-api-key"
    ),
    tools=tools,
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

# 使用 agent
response = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "北京现在的天气怎么样？"}]}
)
print(response)

高级用法

启用调试模式

builder = LMCPToolBuilder(
    server_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key-here",
    debug=True  # 启用调试输出
)

# 现在会显示详细的调试信息
tools = builder.build_and_load_tools()

自定义本地工具文件

builder = LMCPToolBuilder(
    server_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key-here",
    local_tools_file="my_tools.py"  # 自定义工具文件路径
)

# 工具将保存到 my_tools.py
tools = builder.build_and_load_tools()

手动构建工具模块

builder = LMCPToolBuilder(
    server_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key-here"
)

# 1. 发现工具
server_tools = builder.discover_tools()

# 2. 构建工具模块
module_code = builder.build_tools_module(server_tools)

# 3. 保存模块
builder.save_tools_module(module_code)

# 4. 加载工具
tools = builder.load_tools_from_module()

API 参考

LMCPToolBuilder 类

构造函数

LMCPToolBuilder(
    server_url: str = "http://localhost:8000",
    api_key: str = "",
    local_tools_file: str = "bot_tools.py",
    debug: bool = False
)

参数:

• server_url: LMCP 服务器地址
• api_key: 应用 API Key
• local_tools_file: 本地工具缓存文件路径（可选）
• debug: 是否启用调试模式

主要方法

• discover_tools() -> List[str]: 从服务器发现工具，失败时回退到本地工具
• build_tools_module(server_tools: List[str]) -> str: 构建工具模块代码
• save_tools_module(module_code: str): 保存工具模块到文件
• load_tools_from_module() -> List: 从模块中加载工具函数
• build_and_load_tools() -> List: 构建并加载工具（推荐使用）
• test_tools(tools: List): 测试工具函数

命令行工具

安装后可以使用命令行工具：

# 显示帮助信息
lmcp-tool-builder --help

# 构建并加载工具
lmcp-tool-builder build --server-url http://localhost:8000 --api-key your-key

# 测试工具
lmcp-tool-builder test --tools-file bot_tools.py

配置 LMCP 服务器

在使用 LMCP Tool Builder 之前，需要先设置 LMCP 服务器：

1. 安装 LMCP 服务器:

   git clone https://github.com/lmcp-dev/lmcp-server.git
   cd lmcp-server
   pip install -r requirements.txt
   python server.py
   

2. 创建应用并获取 API Key:

   • 访问 http://localhost:8000
   • 注册用户并登录
   • 在应用管理页面创建应用
   • 复制应用的 API Key

3. 创建工具:

   • 在工具管理页面创建工具
   • 工具必须是有效的 Python 函数，包含文档字符串

开发

设置开发环境

# 克隆仓库
git clone https://github.com/lmcp-dev/lmcp-tool-builder.git
cd lmcp-tool-builder

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

运行测试

# 运行所有测试
pytest

# 运行测试并生成覆盖率报告
pytest --cov=lmcp_tool_builder tests/

# 运行特定测试文件
pytest tests/test_builder.py

代码质量检查

# 代码格式化
black lmcp_tool_builder tests

# 代码检查
flake8 lmcp_tool_builder tests

# 类型检查
mypy lmcp_tool_builder

贡献

欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 了解如何参与项目开发。

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

支持

• 📖 文档: https://lmcp.dev/docs/tool-builder
• 🐛 问题跟踪: GitHub Issues
• 💬 讨论: GitHub Discussions

相关项目

• LMCP Server - LMCP 服务器端
• LMCP Client - LMCP 客户端库
• LMCP Examples - 使用示例

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