text2mcp 0.2.7

Generate MCP services from natural language descriptions

Text2MCP

使用自然语言描述生成MCP (Modular Communication Protocol) 服务的工具包。

功能特点

• 通过自然语言描述生成完整的MCP服务代码
• 支持OpenAI和兼容OpenAI接口的LLM服务
• 提供一键部署和启动生成的MCP服务
• 包含辅助工具如依赖安装、服务运行等
• 支持代码模板的自定义和复用
• 通过命令行工具或Python API使用所有功能
• 集成uv依赖管理，高效安装项目依赖
• 提供完整的MCP服务生命周期管理

安装

pip install text2mcp

快速入门

配置

首先，设置环境变量：

# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_MODEL="gpt-3.5-turbo"  # 可选
export OPENAI_BASE_URL="https://api.example.com/v1"  # 可选，用于兼容接口

或者在代码中直接传递参数：

from text2mcp import CodeGenerator

# 直接传递配置参数
generator = CodeGenerator(
    api_key="your_api_key_here",
    model="gpt-3.5-turbo",
    base_url="https://api.example.com/v1"  # 可选，用于兼容接口
)

或者使用命令行工具进行配置：

text2mcp config --api-key "your_api_key" --model "gpt-4" --base-url "https://api.example.com/v1"

提示: Text2MCP支持任何兼容OpenAI接口的LLM服务，如DeepSeek、智谱等。详见使用第三方OpenAI兼容API部分。

生成MCP服务

使用Python API

from text2mcp import CodeGenerator

# 初始化代码生成器
generator = CodeGenerator()

# 生成服务
code = generator.generate("创建一个计算器服务，支持加减乘除四则运算")

# 保存到文件
generator.save_to_file(code, "calculator_service.py")

使用自定义模板

from text2mcp import CodeGenerator

# 初始化代码生成器
generator = CodeGenerator()

# 使用自定义模板生成服务
code = generator.generate(
    "创建一个数据库查询服务，支持增删改查操作",
    template_file="my_template.py"
)

# 保存到指定目录
generator.save_to_file(code, "db_service.py", directory="./services")

运行MCP服务

from text2mcp import ServiceRunner

# 初始化服务运行器
runner = ServiceRunner()

# 启动服务
runner.start_service("calculator_service.py")

安装依赖

import asyncio
from text2mcp import PackageInstaller

async def install_deps():
    # 安装单个包
    await PackageInstaller.install(package="requests")
    
    # 安装多个包
    await PackageInstaller.install(packages=["numpy", "pandas"])
    
    # 从requirements文件安装
    await PackageInstaller.install(requirements="requirements.txt")

# 运行安装
asyncio.run(install_deps())

命令行使用

生成服务

# 基本用法
text2mcp generate "创建一个计算器服务，支持加减乘除四则运算" --output calculator_service.py

# 指定输出目录
text2mcp generate "创建一个天气查询服务" --output weather_service.py --directory ./services

# 使用自定义模板
text2mcp generate "创建一个数据处理服务" --template my_template.py --output data_service.py

# 使用自定义配置文件
text2mcp generate "创建一个文件转换服务" --config my_config.toml --output converter_service.py

运行服务

# 运行服务
text2mcp run calculator_service.py

# 指定主机和端口
text2mcp run calculator_service.py --host 0.0.0.0 --port 8080

# 使用uv运行（更高效）
text2mcp run calculator_service.py --use-uv

# 后台运行服务
text2mcp run calculator_service.py --daemon

依赖管理

# 安装单个包
text2mcp install requests

# 安装多个包
text2mcp install numpy pandas matplotlib

# 从requirements文件安装
text2mcp install --requirements requirements.txt

# 创建requirements文件
text2mcp install --create-requirements --packages numpy,pandas,matplotlib

配置管理

# 设置API密钥
text2mcp config --api-key "your_api_key"

# 设置模型
text2mcp config --model "gpt-4"

# 设置自定义API地址
text2mcp config --base-url "https://api.example.com/v1"

# 显示当前配置
text2mcp config --show

# 重置配置
text2mcp config --reset

其他命令

# 查看版本
text2mcp --version

# 查看帮助
text2mcp --help
text2mcp generate --help

高级用法

自定义模板

你可以创建自己的MCP服务模板，这样生成的代码会遵循你的项目结构和要求。模板文件可以是Python文件或Markdown文件。

Python模板

Python模板应该包含标准的MCP服务结构，以及你想要保留的任何特定功能或注释。

"""
自定义MCP服务模板
"""
import argparse
import logging
from mcp.server import FastMCP

# 创建MCP服务
mcp = FastMCP("custom_service")

# 自定义日志配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

# 这里可以添加自定义的函数和设置
# ...

# MCP工具函数将被LLM生成在这里
# ...

def main(host="127.0.0.1", port=8000):
    """启动MCP服务"""
    # 你的自定义启动代码
    # ...
    
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--host", default="127.0.0.1", help="服务主机地址")
    parser.add_argument("--port", type=int, default=8000, help="服务端口")
    args = parser.parse_args()
    main(args.host, args.port)

Markdown模板 (推荐)

你也可以使用更友好的Markdown格式来创建模板。这种方式让你可以在同一文件中包含代码、文档和配置信息，更易于理解和维护。

---
service_name: my_service
description: 我的自定义服务
author: 你的名字
version: 1.0.0
---

# 我的MCP服务模板

## 导入部分

```python
import argparse
import logging
from mcp.server import FastMCP

# 其他导入...

服务初始化

# 创建MCP服务
mcp = FastMCP("custom_service")

# 日志配置
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

MCP工具定义

@mcp.tool()
async def example_tool(param: str):
    """
    示例工具函数
    :param param: 参数描述
    :return: 返回值描述
    """
    # 实现代码...
    return result

主函数

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--host", default="127.0.0.1")
    parser.add_argument("--port", type=int, default=8000)
    args = parser.parse_args()
    # 启动服务...

使用Markdown模板时，系统会自动：
1. 提取YAML前置元数据（如果有）
2. 识别所有Python代码块并按照它们的顺序组合
3. 保留标题结构作为代码注释
4. 优先处理"导入"相关部分

### 使用模板

无论是Python模板还是Markdown模板，使用方式都一样：

```bash
# 使用Python模板
text2mcp generate "创建一个数据处理服务" --template my_template.py --output data_service.py

# 使用Markdown模板
text2mcp generate "创建一个数据处理服务" --template my_template.md --output data_service.py

你也可以省略扩展名，系统会自动查找对应的文件：

text2mcp generate "创建一个数据处理服务" --template my_template --output data_service.py

使用第三方OpenAI兼容API

Text2MCP支持任何兼容OpenAI接口规范的大语言模型服务，如DeepSeek、智谱等。下面是使用DeepSeek API的示例：

配置验证

首先创建配置文件config.toml：

[tool.llm]
api_key = "your-api-key-here"
base_url = "https://api.deepseek.com"
model = "deepseek-chat"

然后可以编写一个简单脚本验证配置加载是否正确：

from text2mcp.utils.config import load_config

# 从环境变量加载
config1 = load_config()
print("从环境变量加载配置:", config1)

# 从配置文件加载
config2 = load_config("config.toml")
print("从配置文件加载配置:", config2)

代码生成示例

使用DeepSeek API生成MCP服务代码：

from text2mcp import CodeGenerator
import os

# 创建代码生成器实例，使用DeepSeek配置
generator = CodeGenerator(
    api_key="your-api-key-here",
    base_url="https://api.deepseek.com",
    model="deepseek-chat"
)

# 生成一个简单的计算器服务
service_description = """
创建一个简单的计算器服务，支持加减乘除四种基本运算。
每个运算应该是一个单独的API端点。
"""

# 定义输出目录
output_dir = "generated/calculator_service"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# 生成代码
generated_code = generator.generate(service_description, template_file="example.md")

if generated_code:
    # 保存到文件
    file_path = generator.save_to_file(generated_code, "calculator_service.py", directory=output_dir)
    if file_path:
        print(f"服务代码已生成并保存到: {file_path}")
    else:
        print("保存代码到文件时出错")
else:
    print("代码生成失败")

注意: 使用第三方API时，确保传入的model参数与该API提供商支持的模型名称一致。DeepSeek使用deepseek-chat，其他提供商可能有不同的模型名称。

集成到自定义应用

你可以将Text2MCP集成到你的应用中，提供动态生成MCP服务的能力：

from text2mcp import CodeGenerator, ServiceRunner
import asyncio

async def dynamic_service_creation(description, service_name):
    """动态创建并运行MCP服务"""
    # 生成代码
    generator = CodeGenerator()
    code = generator.generate(description)
    
    if code:
        # 保存到文件
        path = generator.save_to_file(code, f"{service_name}.py", "./services")
        
        # 启动服务
        runner = ServiceRunner()
        result = await runner.start_service(path)
        
        return {"status": "success", "service_path": path, "result": result}
    else:
        return {"status": "error", "message": "代码生成失败"}

# 使用示例
asyncio.run(dynamic_service_creation(
    "创建一个文件处理服务，支持文本文件的读取、写入和修改。",
    "file_processor"
))

MCP服务器模式

启动完整的Text2MCP服务器，提供Web界面和API接口：

# 启动MCP服务器
text2mcp server --host 0.0.0.0 --port 8080

然后可以通过HTTP API或Web界面使用所有功能。

常见问题解答

1. 为什么我的API密钥无法正常工作？

请确保API密钥格式正确，并且有足够的权限和配额。OpenAI API密钥应以"sk-"开头。

2. 如何使用自定义的LLM提供商？

只要LLM提供商提供兼容OpenAI的接口，就可以通过设置base_url参数来使用：

text2mcp config --base-url "https://your-provider.com/v1"

对于常见的第三方提供商，这里有一些配置示例：

DeepSeek

# 命令行配置
text2mcp config --api-key "your-deepseek-key" --base-url "https://api.deepseek.com" --model "deepseek-chat"

# 或使用环境变量
export OPENAI_API_KEY="your-deepseek-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
export OPENAI_MODEL="deepseek-chat"

# 或在代码中直接传参
generator = CodeGenerator(
    api_key="your-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com",
    model="deepseek-chat"
)

其他提供商

请参考各提供商的API文档，确认:

1. 他们提供兼容OpenAI格式的API端点
2. 正确的base_url路径
3. 支持的模型名称
4. API密钥格式和获取方式

3. 生成的代码质量不高怎么办？

尝试提供更详细的描述，或使用更高级的模型如GPT-4。你也可以通过自定义模板来提高生成代码的质量。

4. 为什么安装依赖失败？

如果使用uv安装依赖失败，请确保已安装uv：

pip install uv

或者在安装时添加--no-uv参数使用标准pip：

text2mcp install requests --no-uv

贡献指南

欢迎贡献！请查看贡献指南了解如何参与项目开发。

许可证

本项目采用MIT许可证。详见LICENSE文件。 11