agentvet

Name: agentvet
Author: MukundaKatta

本地服务

github.comAI 与智能体120 周前更新

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关于 agentvet

agentvet 是用于校验生成的工具调用参数并准备重试反馈的 MCP 服务，适合在实时 Agent 循环之外检查工具输入或定义的 MCP 客户端及开发者。

主要功能

01按结构规范校验参数
02生成面向大模型的重试提示
03检查工具定义
04根据校验错误生成重试消息

适用场景

01调用工具前检查参数
02审核一组工具定义
03根据校验错误准备重试反馈

MCP 相关

向 MCP 客户端提供参数校验、工具定义检查和重试消息生成工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "mukundakatta-agentvet": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentvet-mcp"
      ]
    }
  }
}

启动命令npx -y @mukundakatta/agentvet-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npm@mukundakatta/agentvet-mcp0.1.0stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数	类型	必填	说明
args	object	是	LLM 希望传递的参数对象。
shape	object	是	将字段名称映射到类型的结构规范。类型："string"、"number"、"boolean"、"array"、"object"。添加后缀 "?" 表示可选。例如：{ "name": "string", "age": "number", "tags": "array", "notes": "string?" }
tool_name	string	是	正在调用的工具名称（会显示在 retry_hint 中）。

详细介绍

agentvet-mcp

适用于 @mukundakatta/agentvet 的 MCP 服务。 可让 Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf、Zed 或任何其他 MCP 客户端在执行前验证大模型生成的工具调用参数，并在出错时生成便于大模型理解的重试消息。

npx -y @mukundakatta/agentvet-mcp

提供三个工具：

validate_tool_args — 根据简单的形状规范检查参数；返回 { valid, error?, retry_hint? }，其中 retry_hint 是一条可直接发送给大模型的反馈消息。
lint_tool_definition — 检查工具定义，找出可能影响大模型工具使用准确性的常见问题。
generate_retry_message — 根据验证错误，使用 agentvet 的 ToolArgError.toLLMFeedback() 格式生成规范的大模型重试消息。

添加到客户端

Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）：

{
  "mcpServers": {
    "agentvet": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mukundakatta/agentvet-mcp"]
    }
  }
}

Cursor（~/.cursor/mcp.json）、Cline、Windsurf 和 Zed 的配置格式相同。

工具示例

validate_tool_args：

{
  "tool_name": "send_email",
  "args": { "to": "[email protected]" },
  "shape": { "to": "string", "subject": "string", "body": "string" }
}

{
  "valid": false,
  "error": "missing required field: subject",
  "retry_hint": "send_email rejected your args: missing required field: subject. Please call again with the corrected arguments."
}

lint_tool_definition：

{
  "tool": {
    "name": "BadName",
    "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "x": { "type": "string" } } }
  }
}

返回有关非 snake_case 名称、缺少描述、缺少字段描述以及没有必填字段的警告。

generate_retry_message：

{
  "tool_name": "send_email",
  "validation_error": "missing required field: subject",
  "attempted_args": { "to": "[email protected]" }
}

返回运行时调用方收到的规范重试反馈字符串，让你能在实时 Agent 循环之外预先准备重试文本。

为什么要单独使用 MCP 服务

@mukundakatta/agentvet 是一个零依赖 JavaScript 库。此 MCP 服务让任何支持 MCP 的 AI 助手都能使用其中的验证基础功能。你可以用它快速审查工具注册表，或在不离开聊天界面的情况下询问助手：“这个 args 对象对我的 send_email 工具有效吗？”

如需在 Agent 循环中进行运行时参数验证，请在 Node 进程中直接使用 @mukundakatta/agentvet（它会包装你的工具函数，并同步抛出 ToolArgError）。