ToolUniverse

让每个科研人员都能拥有AI科学家助手,自动跑实验、分析数据

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 273 🐛 待处理 14 👀 关注 19
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GitHub 星标 ★ 1778
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ToolUniverse 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队mims-harvard
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai-agents,ai-communication,ai-for-science,ai-scientists,automated-science,autonomous-agents,co-pilot,co-scientist,llms,lrm,mcp-servers,reasoning-agent,reasoning-language-models,scientific-skill,tool-use
GitHub 星标★ 1778
上线时间2025-03-03 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积83.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ToolUniverse 是一个面向 AI 科学家的开源框架,旨在让 AI 驱动的科学发现变得民主化。它解决了科研人员难以高效利用 AI 工具进行自动化实验、文献分析和假设生成的问题。其核心能力包括:提供统一的工具接口,集成大量科学计算与数据分析工具;支持构建自主智能体,自动执行科研工作流;内置多智能体通信机制,促进协作式研究;提供预训练的科学助手(co-scientist),辅助研究者快速上手。通过 ToolUniverse,用户无需深厚编程背景即可搭建 AI 科研助手,加速从实验设计到结果解读的全流程。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1778

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • Python 3.12 环境(推荐由 uv 管理,避免使用系统 pip)
  • 已安装 uv 工具(可用官方脚本安装)
  • 一个支持 MCP 的 AI 智能体(如 Claude Code),或终端环境
  • 可选:Node.js/npx,用于安装 agent skills
  • 可访问 PyPI 的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1让 AI 智能体自动安装

    打开你的 AI 智能体,粘贴下面这句话,它会引导你完成 MCP 配置、API 密钥、技能安装与验证。

    Read https://aiscientist.tools/setup.md and set up ToolUniverse for me.
  2. 2手动写 MCP 配置

    如果你不想让智能体代劳,就把这段 JSON 加到你的 MCP 配置文件中,command 用 uvx 拉起。

    {
      "mcpServers": {
        "tooluniverse": {
          "command": "uvx",
          "args": ["--refresh", "tooluniverse"],
          "env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}
        }
      }
    }
  3. 3安装 agent 技能

    为智能体补充 ToolUniverse 技能包,让它可以调用科研相关工具。

    npx skills add mims-harvard/ToolUniverse
  4. 4Claude Code 一键接入

    Claude Code 用户不需要写配置文件,两行命令即可添加市场并安装插件。

    claude plugin marketplace add mims-harvard/ToolUniverse
    claude plugin install tooluniverse@tooluniverse
  5. 5安装 uv

    Python 开发者先装 uv:它在 Mac 上能避开系统 pip 的 externally-managed-environment 报错。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  6. 6建虚拟环境装 SDK

    用 uv 创建 3.12 虚拟环境并激活,再安装 tooluniverse 基础包(覆盖 API 与数据库工具)。

    uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate
    uv pip install tooluniverse
  7. 7按需安装扩展工具

    本地 ML、化学信息学与绘图工具需要额外 extras,可全装或只装单个分组。

    uv pip install 'tooluniverse[all]'
  8. 8检查安装完整性

    运行诊断命令,查看还有哪些工具分组缺失,再按需补齐。

    tooluniverse-doctor

关键配置

配置项必填说明示例
mcpServers.tooluniverse.command是MCP 启动命令,使用 uvx 拉起 ToolUniverseuvx
mcpServers.tooluniverse.args是传参;--refresh 会在每次启动时向 PyPI 检查最新版本["--refresh", "tooluniverse"]
mcpServers.tooluniverse.env.PYTHONIOENCO否设置 Python IO 编码为 utf-8,避免中文/特殊字符乱码utf-8

如何确认成功

运行 tooluniverse-doctor 可看到各工具分组的缺失情况;走 AI 智能体流程时会自动完成验证。

常见问题

Q:pip install tooluniverse 报 externally-managed-environment 怎么

A:这是 PEP 668 限制,当前 Mac 上系统 pip 会失败,python3 -m venv 也可能在 ensurepip 阶段失败。请改用 uv 管理自己的 Python 和环境。

Q:安装 [all] 后是不是所有工具都有了?

A:不是。[all] 不包含 pdf、singlecell、smolagents、client 和 build,这些需要按名称单独安装。

Q:怎么让启动更快?

A:去掉 args 里的 --refresh,改成 ["tooluniverse"],直接从 uv 缓存启动;升级时执行 uv cache clean tooluniverse。

Q:只想装某一类工具怎么办?

A:可以只装单个分组,例如 [ml]、[visualization]、[bioinformatics],不必安装整个 [all]。

注意事项

  • README 明确建议不要使用系统 pip,请统一用 uv。
  • --refresh 每次启动都会访问 PyPI 检查新版本,会影响启动速度。
  • MCP 配置文件的具体位置 README 未给出,请以你的 AI 智能体文档为准。
  • 基础安装只覆盖 API 与数据库工具,本地计算类工具需另装 extras。

核心亮点

  • 统一封装科学计算工具,降低AI科研开发门槛
  • 支持多智能体协作,可并行处理复杂科研任务
  • 内置co-scientist模板,开箱即用快速启动研究

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部工具生态,部分工具集成稳定性待验证

适用场景

  • 自动化文献综述与假设生成
  • 科研数据流水线搭建与执行
  • 跨学科协作研究(如生物+计算)

替代项目

AutoGen、CrewAI、LangChain

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