MCP 服务器

TOOL4LM

A multi-tool MCP server that enhances local LLMs with web search, document reading, scholarly research, Wikipedia access, and calculator functions. Provides comprehensive tools for information retrieval and computation without requiring API keys by default.

README

TOOL4LM — Multi-Tool MCP Server for Local LMs

All-in-one tools to supercharge your local or remote LLMs.
Search smarter. Calculate faster. Summarize better.

TOOL4LM là một MCP (Model Context Protocol) server viết bằng Node.js/TypeScript giúp bổ sung công cụ cho các mô hình ngôn ngữ chạy cục bộ (LM Studio/Ollama/…): web search, đọc & tóm tắt trang, tìm & đọc tài liệu nội bộ, tra cứu học thuật, và máy tính. Không cần API key mặc định.

✨ Tính năng

🔎 Web Search: tìm nhiều nguồn (SearXNG + DuckDuckGo HTML), khử trùng lặp, trả về tiêu đề + URL + snippet.
🌐 Web Fetch/Read: tải trang có giới hạn kích thước/thời gian (chống SSRF) và trích văn bản “đọc được” để tóm tắt.
📂 Doc Search/Read: tìm & đọc tài liệu trong thư mục sandbox (txt/md/html/pdf). PDF dùng pdf-parse (lazy-load).
📚 Scholar Search/Get: tra cứu học thuật (arXiv + Crossref + Wikipedia) và lấy metadata theo DOI/arXivId.
🧮 Calculator: đánh giá biểu thức với mathjs, hỗ trợ precision (làm tròn).

🧰 Tool & tham số (tên chính ⇄ alias gạch dưới)

Tool	Khi nào dùng	Tham số (shape)
`calc.eval` ⇄ `calc_eval`	Tính toán cục bộ	`{ expr: string, precision?: number }`
`web.search` ⇄ `web_search`	Tìm web đa engine	`{ q: string, max?: number, lang?: string, site?: string, engines?: string[], k?: number, limit?: number }`
`web.fetch` ⇄ `web_fetch`	Tải 1 URL (HTML/binary)	`{ url: string, timeout?: number, max_bytes?: number, headers?: Record<string,string> }`
`web.read` ⇄ `web_read`	Trích văn bản “đọc được”	`{ url: string, html?: string }`
`doc.find` ⇄ `doc_find`	Tìm trong thư mục sandbox	`{ q: string, top?: number, limit?: number }`
`doc.read` ⇄ `doc_read`	Đọc 1 file trong sandbox	`{ path: string }`
`index.build` ⇄ `index_build`	Build chỉ mục tài liệu	`{ root?: string }`
`sch.search` ⇄ `sch_search`	Tìm bài/paper/DOI	`{ q: string, top?: number, limit?: number }`
`sch.get` ⇄ `sch_get`	Lấy metadata paper	`{ doi?: string, arxivId?: string, url?: string }`
`wiki.search` ⇄ `wiki_search`	Tìm tiêu đề Wikipedia	`{ q: string, lang?: string }`
`wiki.get` ⇄ `wiki_get`	Lấy summary Wikipedia	`{ title: string, lang?: string }`

Đã bật openWorldHint nên nếu model lỡ thêm field lạ host vẫn chấp nhận; nhưng khuyến nghị dùng đúng tham số như bảng để ổn định.

🔧 Cài đặt & chạy

npm install
npm run build
npm start

Khi chạy thành công sẽ in:
[TOOL4LM] started. Sandbox: <đường_dẫn_sandbox>

⚙️ Cấu hình MCP (LM Studio)

Thêm vào mcp.json của LM Studio:

{
  "mcpServers": {
    "TOOL4LM": {
      "command": "node",
      "args": ["--enable-source-maps", "C:/path/to/tool4lm/dist/server.js"],
      "type": "mcp",
      "env": {
        "SANDBOX_DIR": "C:/path/to/your_docs",
        "SEARXNG_ENDPOINTS": "https://searx.be/search,https://searx.tiekoetter.com/search",
        "ENGINE_ORDER": "searxng,duckduckgo",
        "LANG_DEFAULT": "vi",
        "REGION_DEFAULT": "vn",
        "MAX_FETCH_BYTES": "1048576",
        "FETCH_TIMEOUT_MS": "8000"
      }
    }
  }
}

Trên Windows, nên dùng / trong JSON để tránh escape \.

📝 Ví dụ luồng sử dụng

Tra cứu web có trích dẫn → web.search → web.fetch → web.read → tóm tắt + đính kèm URL.
Tài liệu nội bộ → doc.find → doc.read → tóm tắt + trích đoạn (ghi kèm path).
Học thuật → sch.search → sch.get theo DOI/arXivId.
Tính toán → calc.eval với ^/pow(a,b) (hoặc đã normalize **).

🌍 Biến môi trường

SANDBOX_DIR — thư mục tài liệu (mặc định: ./sandbox).
SEARXNG_ENDPOINTS — danh sách endpoint /search của SearXNG, cách nhau dấu phẩy.
ENGINE_ORDER — ví dụ searxng,duckduckgo.
LANG_DEFAULT, REGION_DEFAULT — gợi ý ngôn ngữ/khu vực khi tìm web.
MAX_FETCH_BYTES — giới hạn dung lượng tải trang.
FETCH_TIMEOUT_MS — timeout tải trang (ms).