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ToolUniverse MCP Server

官方
为 AI 科学家提供 2,500 多种科学工具。
查看安装方法 ↓ 横向对比 GitHub 源仓库 ↗
分类
其他 第 142 / 230
Stars
★ 1.7k 非常热门
传输方式
stdio（本地进程）
运行环境
Python 3.12+ · 预编译二进制 uv (uvx launcher)
凭据
可选 API Key
许可证
Apache-2.0
最近提交
51FMRS · D

ToolUniverse MCP Server 面向科学研究型 AI agent，覆盖范围广并支持工具发现、执行、组合、异步操作和多种科学数据源。它更适合具备 API 配置和结果验证能力的研究与开发团队。

最强项 · 文档质量 13/20 最弱项 · 可靠性 7/20

可靠性
7/20
安全与权限
8/20
维护活跃度
11/20
文档质量
13/20
安装易用性
12/20
查看各项评分依据
可靠性 7/20
清单提供了 PyPI 包、uvx、stdio 传输和紧凑模式参数，README 也描述了初始化与工具发现路径，因此正常启动流程看起来可行。但仅有静态清单和文档，没有提交的 CI、测试或 MCP 握手证据；工具数量表述还存在“2,500+”与“1000+”不一致，错误处理、依赖失败和实际工具行为均未得到验证，因此扣分。
安全与权限 8/20
清单明确将 API 密钥标记为可选且秘密字段，也披露了多个外部 LLM、数据库和科学 API 依赖，未发现真实令牌、凭据窃取或明显恶意行为。但工具覆盖面极广，涉及外部网络和可能的计算/研究操作；材料没有展示最小权限、数据边界、出站数据说明、危险操作确认或密钥隔离机制，因此安全控制证据不足而扣分。
维护活跃度 11/20
项目声明使用 Apache-2.0，提供版本 1.4.1、GitHub 仓库、维护者、领导者、贡献者、GitHub Issues 和社区渠道，说明存在基本的所有权与更新入口。材料没有提交历史、发布频率、依赖更新、问题响应、漏洞披露或安全响应流程；仅有 26 个开放 issue 不能证明维护质量，因此扣分。
文档质量 13/20
README 提供安装方式、MCP 配置示例、Python SDK、CLI、文档站点、工具分类、若干功能说明和 API 密钥列表，覆盖面较完整。仍缺少可审计的工具参数与返回值、成本和速率限制的系统说明、平台兼容性、权限/数据流边界及故障排查证据；README 对工具规模的表述也不一致，因此扣分。
安装易用性 12/20
提供 uvx/stdio 配置、Python 安装路径、客户端示例、可选分类参数和代理辅助设置，主流 MCP 客户端的基本接入步骤较清楚。实际使用可能需要安装 uv、选择工具类别、配置多个可选服务密钥和额外依赖；跨平台验证、连接失败诊断和可复现的端到端测试未提供，因此扣分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-14

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么访问网络

适合谁

  • 需要统一访问大量科学 API、数据库、模型和软件包的研究人员
  • 构建生命科学、精准肿瘤学或药物发现 agent 的开发者
  • 需要 CLI、Python SDK 或 MCP 接入的 AI 科学家项目

不适合谁

  • 只需要少量通用办公或开发工具的用户
  • 不希望配置任何外部科学服务凭据的工作流
  • 将 AI 输出直接视为经过验证的科学结论的场景

所需权限

  • 本地运行 uvx 和 ToolUniverse Python 包
  • 按所用工具访问相应的外部 API、数据库或模型服务
  • 可选的模型、文献、专利、生物医学和结构预测服务 API 密钥
  • 相关工具可能需要本地安装额外依赖或 extras

风险与副作用

  • 科学检索、分析和推理结果仍需人工验证
  • 配置的 API 密钥会被用于对应的外部服务
  • 外部服务可能存在速率限制、凭据要求和可用性变化
  • 启用大量工具或执行长时间任务可能增加资源消耗和上下文负担

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.12+ · 预编译二进制 uv (uvx launcher)

OPENAI_API_KEY 可选密钥 OpenAI API 密钥，用于基于 LLM 的工具查找和嵌入功能，非必需；在 platform.openai.com 获取。
ANTHROPIC_API_KEY 可选密钥 Anthropic API 密钥，用于 Claude 相关功能，非必需；在 console.anthropic.com 获取。
GEMINI_API_KEY 可选密钥 Google Gemini API 密钥，用于 Gemini 相关功能，非必需；在 Google AI Studio 获取。
OPENROUTER_API_KEY 可选密钥 OpenRouter 密钥，可访问 100+ LLM 模型，非必需；在 openrouter.ai 获取。
AZURE_OPENAI_API_KEY 可选密钥 Azure OpenAI 密钥（OpenAI 的替代方案），非必需；在 Azure Portal 获取。
HF_TOKEN 可选密钥 HuggingFace 令牌，用于访问模型和数据集，非必需；在 huggingface.co/settings/tokens 获取。
NCBI_API_KEY 可选密钥 NCBI/PubMed API 密钥，可将限速从 3 req/sec 提升到 10 req/sec，非必需；在 ncbi.nlm.nih.gov/account/ 注册。
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 可选密钥 Semantic Scholar API 密钥，可将限速从 1 req/sec 提升到 100 req/sec，非必需；在 semanticscholar.org/product/api 申请。
BIOGRID_API_KEY 可选密钥 BioGRID 密钥，用于蛋白质互作查询，非必需；在 webservice.thebiogrid.org 免费注册。
DISGENET_API_KEY 可选密钥 DisGeNET 密钥，用于基因-疾病关联数据，非必需；在 disgenet.org 免费注册。
OMIM_API_KEY 可选密钥 OMIM 密钥，用于孟德尔遗传病数据，非必需；在 omim.org/api 注册。
ONCOKB_API_TOKEN 可选密钥 OncoKB 令牌，用于精准肿瘤学注释，非必需；在 oncokb.org/apiAccess 注册。
NVIDIA_API_KEY 可选密钥 NVIDIA NIM 密钥，用于 AlphaFold2 结构预测、分子对接和基因组学工具，非必需；在 build.nvidia.com 获取。
USPTO_API_KEY 可选密钥 USPTO 密钥，用于专利数据访问，非必需；在 developer.uspto.gov 注册。
UMLS_API_KEY 可选密钥 UMLS 密钥，用于医学术语和概念映射，非必需；在 uts.nlm.nih.gov/uts/ 注册。
BRENDA_PASSWORD 可选密钥 BRENDA 酶数据库登录密码，非必需。
其他可选配置项（2 个）
BRENDA_EMAIL 可选 BRENDA 酶数据库登录邮箱，非必需；在 brenda-enzymes.org 注册。
PYTHONIOENCODING 可选 设置为 utf-8，用于客户端配置中避免 Python 输出编码问题，非必需。

推荐让 AI agent 阅读 https://aiscientist.tools/setup.md 并完成 MCP 配置、API 密钥、技能安装和验证。手动配置时，将 install_config 中的 JSON 添加到 MCP 配置文件。也可使用 npx skills add mims-harvard/ToolUniverse 安装 agent skills。启动时可使用 --refresh 检查 PyPI 最新版本；移除该参数可使用 uv 缓存。

MCP 配置 · JSON 
{"mcpServers":{"tooluniverse":{"command":"uvx","args":["--refresh","tooluniverse"],"env":{"PYTHONIOENCODING":"utf-8"}}}}

适用于使用 mcpServers 字段的客户端。VS Code 等使用其他字段的客户端，可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "tooluniverse": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--refresh",
        "tooluniverse"
      ],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal
claude mcp add tooluniverse -e PYTHONIOENCODING=utf-8 -- uvx --refresh tooluniverse

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

启动后（uvx --refresh tooluniverse）在客户端工具列表中应能看到 compact 模式下的 4 个核心工具（如 tool finder 与 execute_tool）；让助手用 execute_tool 调用任一科学工具（如查 UniProt），能返回结果即证明连接正常。

常见排障

  1. 确认已安装 uv，并使用 uvx 或 README 中的 MCP 配置启动
  2. 运行 `tooluniverse-doctor` 检查缺失的 extras
  3. 需要最新 PyPI 版本时使用 `--refresh`；缓存异常时运行 `uv cache clean tooluniverse`
  4. 根据需求使用 `--categories` 限定工具类别，或检查 compact mode 的默认行为
  5. 检查所用外部服务的 API 密钥、注册状态和速率限制

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

  • 用工具查找器找一个能查 UniProt 蛋白质信息的工具，然后查询 TP53 蛋白。
  • 搜索 PubMed 上关于 CRISPR 基因编辑最新综述的文章。
  • 用 execute_tool 运行 ChEMBL 工具查询药物 muraglitazar 的信息。
  • 帮我用 OpenTargets 查找与帕金森病相关的靶点基因。

使用场景

生命科学和药物发现研究
跨 PubMed、Semantic Scholar、ArXiv、BioRxiv 和 Europe PMC 的文献检索
数据分析、知识检索和实验设计
蛋白质对接、分子模拟等长时间任务
构建可组合的 AI 科学家工作流

详细介绍

ToolUniverse 是一个用于构建 AI 科学家系统的生态，提供生命科学、科研、文献检索、数据分析和实验设计等工具。MCP 服务器支持紧凑模式，默认仅暴露少量核心发现与执行工具，同时保留对 2,500 多种工具的访问能力。

同类可选方案

BioMCP 75 · B

统一的命令行语法，接入约30个可信生物医学数据源。

★ 654 · 工具数 11 与当前对比 →
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源版本 7084ad507dce 数据同步于 2026-10-12 查看 FMRS 评分方法