meta-tooling-protocol 0.1.0

Lightweight Python runtime for Meta Tooling Protocol (MTP)

MTP (Meta Tooling Protocol)

Python Is All You Need.

MTP 是下一代 AI 交互方式，让 AI 通过 Python 解决所有问题，将交互效率提升 2 倍以上。

核心理念

传统的 MCP/Function Call 为每个功能定义独立工具：

AI: 我需要读取文件
→ 调用 read_file 工具
→ 等待响应
→ 我需要分析数据
→ 调用 analyze_data 工具
→ 等待响应
→ 我需要生成报告
→ 调用 generate_report 工具

MTP 只提供一个 python_exec 工具：

AI: 我需要读取文件、分析数据、生成报告
→ 写 Python 代码一次性完成
→ 返回结果

结果：交互次数减少 70%，Token 消耗减半，效率提升 2 倍。

Quick Start

安装

pip install mtp

在 Claude Code 中使用

# 添加工具
mtp add playwright

# 配置 MCP 服务器
claude mcp add --transport stdio mtp -- 'mtp mcp'

现在可以直接对话：

• "用 Playwright 打开百度并截图"
• "分析这个 CSV 文件并生成报告"

MTP 只暴露一个 python_exec 工具，AI 会自动用 Python 调用所有能力。

在代码中使用

7 行代码构建一个完整的 Agent：

import sys
from pydantic_ai import Agent
from mtp import PydanticAdapter

agent = Agent('openai:gpt-4', tools=[PydanticAdapter().tool()])
print(agent.run_sync(" ".join(sys.argv[1:])).data)

运行：

python agent.py "分析数据并导出 Excel"

AI 会在 python_exec 中使用工具：

# 从 mtp.infra 导入工具
from mtp.infra import playwright, github
result = playwright.goto(url="https://example.com")
repos = github.list_repos(owner="anthropics")

工具管理

# 添加 MCP 服务器
mtp add github --env GITHUB_TOKEN=$GITHUB_TOKEN

# 添加 OpenAPI
mtp add myapi --openapi https://api.example.com/openapi.json

# 添加命令行工具
mtp add curl --cmd curl

# 列出所有工具
mtp list

MTP 是 Agent 时代的包管理器，统一管理所有工具。

使用场景

安全测试

• 自动化渗透测试（腾讯云 AI 渗透赛第四名）
• 漏洞扫描和分析
• 安全报告生成

数据分析

• CSV/Excel 数据处理
• 数据可视化
• 自动生成报告

API 集成

• 调用任意 OpenAPI 服务
• GitHub/GitLab 自动化
• 云服务管理

自定义 Agent

• 快速构建专属 Agent
• 集成到现有应用
• 支持 LangChain、Pydantic AI 等框架

核心特性

• 持久化执行：基于 IPython，跨调用保持状态，内存即上下文，数据留在 Python 内存中
• 渐进发现：极简的工具描述，通过 help() 和 dir() 逐步探索工具能力，避免上下文膨胀
• 装饰器 SDK：简洁的 @namespace、@toolset、@tool 装饰器系统，快速注册自定义工具
• 多协议支持：REST API、MCP、Function Call、LangChain、Pydantic AI
• 统一管理：通过 infra.yaml 管理所有工具（MCP、OpenAPI、Python、CLI）
• MCP 兼容：支持 Anthropic 官方 MCP Registry，可透传和聚合 MCP 服务

文档

文档	描述
CLI 使用指南	命令行工具详细使用方法
SDK 使用指南	Python SDK 完整 API 参考
最佳实践	AI 集成、项目组织、部署指南
核心设计	架构原理和设计理念

License

MIT