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).

🤝 Đóng góp

Issues/PRs rất hoan nghênh! Nếu thấy bug/đề xuất, mở issue giúp mình nhé.

📜 Giấy phép

MIT

☕ Ủng hộ

Nếu bạn thấy dự án hữu ích, có thể ủng hộ mình qua PayPal:

hoặc bấm nút bên dưới: