ToolChat について
ToolChatは、MCPサーバーのツールを使ってLLMと会話するコマンドラインクライアントです。ツールサーバーをYAMLで設定し、利用するサーバーを選べます。モデルがマルチモーダル入力に対応する場合、画像や文書もプロンプトに含められます。
主な機能
- 01MCPツールを使ったLLMとの会話
- 02YAMLによるツールサーバー設定
- 03指定したツールサーバーの有効化
- 04マルチモーダルモデルへの画像・文書入力
- 05組み込みのヘルプとチャットコマンド
活用シーン
- 01MCPサーバー経由での文書検索
- 02取得した文書のLLMによる要約
- 03チャットプロンプトへの画像や文書の添付
MCP 対応
YAMLで設定したMCPツールサーバーに接続し、LLMとのチャット中に有効化したサーバーのツールを利用できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
ToolChat
MCP サーバーを使って LLM とチャットします。
MCP ツールサーバーを YAML ファイルで設定し、--tool-servers にパスを指定します。
--enable-tool-server で特定のツールを有効にします。
形式については、sample-tools.yml をご覧ください。
モデルがマルチモーダルの場合は、プロンプトに画像やドキュメントなどを含めることもできます。
詳細については、/help コマンドをご覧ください。
例
Gemini Pro 2.5 で AWS ドキュメントツールを使って AWS ドキュメントを検索します。
$ uv run toolchat --model google-gla:gemini-2.5-pro-exp-03-25 --tool-servers sample-tools.yml --enable-tool-server awslabs.aws-documentation-mcp-server
ToolChat - Ctrl-D or /quit to quit
Enter /multi to enter and exit multiline mode, /help for more commands
> look up documentation on S3 bucket naming rule. cite your sources
Okay, I can help with that. I will search for the S3 bucket naming rules
documentation and provide a summary along with the source URL.
Tool search_documentation {'search_phrase': 'S3 bucket naming rules', 'limit': 1}
Okay, I found a relevant document. I will now read the content to summarize the
S3 bucket naming rules.
Tool read_documentation {'url': 'https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/bucketnamingrules.html'}
Okay, here is a summary of the naming rules for Amazon S3 general purpose
buckets, based on the official AWS documentation:
S3 General Purpose Bucket Naming Rules:
• Length: Must be between 3 and 63 characters long.
• Characters: Can only contain lowercase letters (a-z), numbers (0-9), periods
(.), and hyphens (-).
• Start/End: Must begin and end with a letter or number.
...[elided]
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。