AI导哈

AI代理工具集

一个为AI代理设计的集中化工具和服务集合，支持从简单Python函数到容器化MCP服务器的多种工具开发与管理。

  • by nharring-adjacent
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 nharring-adjacent/agent_tooling

使用说明

代理工具Monorepo

该存储库是一组旨在供AI代理使用的工具和服务。它是开发、记录和管理各种工具的中心枢纽，从简单的可调用Python函数到更复杂的容器化MCP（多代理通信协议）服务器。

指导原则

  • 模块化： 每个工具都应该包含在自己的子目录中。
  • 可发现性： 人类和代理都应该很容易找到可用的工具以及如何使用它们。
  • 一致性： 工具应遵循一致的结构和文档格式。

目录结构

我们建议使用以下目录结构来组织存储库：

/
├── tools/
│   ├── tool_one/
│   │   ├── Dockerfile         # Optional: If it's a containerized service
│   │   ├── main.py            # Main entrypoint for the tool
│   │   ├── pyproject.toml     # Or requirements.txt, for dependencies
│   │   └── README.md          # Human-readable documentation for the tool
│   └── tool_two/
│       ├── ...
├── docs/                      # For overall project documentation
├── .gitignore
├── AGENTS.md                  # Instructions specifically for AI agents
└── README.md                  # This file

入门指南

  1. 克隆存储库：

    git clone <repository-url>
cd <repository-name>

  2. 探索可用的工具： 每个工具都位于其自己的目录中 tools/。请参阅 README.md 在每个工具的目录中，提供有关安装、配置和使用的具体说明。

添加新工具

  1. 在下创建新的子目录 tools/.
  2. 添加您的工具代码和 pyproject.toml 管理与 uv.
  3. 至关重要的是，创建一个 tool-spec.json 或 openapi.json 这清楚地定义了工具的界面。
  4. 添加a README.md 用于人类可读的上下文。
  5. 确保所有代码都通过 ruff 检查。

贡献指南

  1. 分叉存储库。
  2. 为您的功能创建新分支(git checkout -b feature/my-new-tool).
  3. 提交您的更改(git commit -am 'Add some tool').
  4. 推到分支(git push origin feature/my-new-tool).
  5. 创建新的Pull Request。

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