LLM ajanları için grafik tabanlı araç getirme, %82 doğruluk ve %79 daha az token.
graph-tool-call, kurulum öncesi dokümantasyonu kontrol edilmesi gereken ve güven notları incelenmesi gereken bir araç. En iyi sonuç için uyumlu agent ve kullanım senaryosu eşleşmesini kontrol et.
gh repo view SonAIengine/graph-tool-call --webResmi README'yi aç ve desteklenen kurulum yöntemini doğrula.
MCP client config'ine server tanımını ekle.
Agent'i yeniden başlatıp server'ın tool listesinin göründüğünü kontrol et.
Repository başlangıç yönlendirmesi
Kullanılabilir görünüyor, fakat bakım, lisans veya güvenlik notlarını gözden geçirmek iyi olur.
Son commit yaklaşık 24 gün önce.
16 GitHub yıldızı topluluk ilgisini gösteriyor.
0 açık issue bakım yükü hakkında sinyal verir.
Anthropic'in resmi MCP referans sunucu koleksiyonu.
Bağımlılıksız, token verimli MCP sunucusu; tek bir arayüz üzerinden birden fazla veritabanını sorgulayın.
Yapay zeka uygulamalarının MySQL veritabanlarıyla güvenli etkileşimini sağlayan bir MCP sunucusu.
Bu araç, yapay zeka ajanlarının doğru fonksiyonları bulmasına yardımcı olur. Araçları tek tek aramak yerine, araçların nasıl bağlandığını gösteren bir grafik oluşturur, böylece yalnızca ihtiyacınız olan aracı değil, aynı zamanda gerekli girdileri sağlayan araçları da bulur. Ayrıca araç açıklamalarını küçülterek token tasarrufu sağlar, bu da yapay zekayı daha hızlı ve daha ucuz hale getirir.
graph-tool-call, LLM ajanları için büyük araç kataloglarından ilgili araçları getirme sorununu çözen bir Python kütüphanesidir. Araç getirmeyi düz benzerlik araması olarak değil, bir grafik problemi olarak ele alır. OpenAPI, GraphQL, MCP, Python fonksiyonları ve yapılandırılmış kataloglardan araçları alır ve araçlar arasındaki bağımlılıkların bir grafiğini oluşturur. Bir kullanıcı bir şey istediğinde, hedef aracı ve ayrıca gerekli girdilerini üreten ön koşul araçları bulur. Getirme için hibrit sinyaller (anahtar kelime, grafik, isteğe bağlı gömme, MCP açıklamaları) kullanır ve ardından modelin token bütçesine uyacak şekilde şemaları yansıtır. OpenAI, Anthropic, LangChain v1, MCP, Docker ve Kubernetes için bağdaştırıcılar sağlar. Çekirdek paketin sıfır bağımlılığı vardır ve isteğe bağlı entegrasyonlar mevcuttur. Model veya API anahtarı olmadan çalışan bir demo içerir.
LLM ajanları için grafik tabanlı araç getirme, %82 doğruluk ve %79 daha az token.
Birçok araca sahip ajanlar geliştiren LLM uygulama geliştiricileri., Araç kataloglarını OpenAI veya Anthropic API'leriyle entegre eden platform mühendisleri., LangChain veya MCP kullanan ve verimli araç getirme ihtiyacı olan geliştiriciler.
Kurulum bölümü repository düzeyinde başlangıç yönlendirmesi sunar; bağımsız bir kurulum testi garantisi değildir. Resmi README ve sürüm notlarını kontrol edin.
Kütüphane kimlik doğrulama veya yetkilendirme işlemlerini yapmaz; ana uygulama güvenlik politikalarını uygulamalıdır. Güvenilmeyen OpenAPI veya MCP şemalarının alınması kötü amaçlı içerik getirebilir; kullanmadan önce kaynakları doğrulayın.
Değerlendirilebilecek benzer veya tamamlayıcı araçlar: MCP Server Collection, dbhub, mysql_mcp_server.
20 Ağu 2026
MIT lisansı görünüyor.
3 güvenlik/güven notu kayıtlı.
Kurulum zorluğu 3/5.
16
Yıldız
4
Fork
0
Açık Sorun
MIT
Lisans