ToolRegistry

一套工具代码，无缝对接所有主流大模型

ToolRegistry 是一个面向函数调用型大语言模型（LLM）的协议无关工具管理库，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain 和 MCP 等多种主流框架。它解决了开发者在构建 AI Agent 时，工具定义和调用逻辑在不同模型/框架间难以复用和切换的痛点。核心能力包括：统一的工具注册与发现机制，自动将工具转换为各协议所需的格式，并提供一致的工具调用接口。通过抽象层设计，开发者只需编写一次工具逻辑，即可无缝适配多种 LLM 提供商，显著降低集成成本。项目处于早期阶段，代码简洁，适合快速上手，且对 MCP 协议有原生支持，便于接入现代 Agent 生态。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 62

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队Oaklight

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Oaklight/ToolRegistry

定价模式free

价格说明开源库，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agentic-ai,ai-agents,ai-tools,anthropic,function-calling,gemini,langchain-tools,llm,mcp,openai,openapi,python,tool-calling,tool-management,tool-use

GitHub 星标★ 62

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-03-21 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

协议无关设计，一套工具代码适配 OpenAI/Anthropic/Gemini/LangChain/MCP，免去重复开发
内置 MCP 支持，紧跟 Agent 工具调用标准，易于扩展
纯 Python 实现，API 简洁，上手门槛低，适合快速集成

不足之处

项目处于早期，星标少，社区和文档生态待观察
缺少大规模生产环境验证，潜在边界情况未暴露

适用场景

构建多模型兼容的 AI Agent，需切换不同 LLM 提供商
将现有工具快速接入 MCP 生态，供外部 Agent 调用
在 LangChain 项目中统一管理工具，简化工具注册流程

替代项目

LangChain Tools、OpenAI Function Calling、MCP (Model Context Protocol)

项目介绍

ToolRegistry 是开发框架领域的开源项目，由 Oaklight 开发，2025 年首次发布。

它收录于开发框架分类，该分类目前共有 803 个项目，GitHub 星标数为 62。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。开源库，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：构建多模型兼容的AIAgent，需切换不同LLM提供商。同类可对比的替代方案包括 LangChain Tools、OpenAI Function Calling、MCP (Model Context Protocol)。

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