随机数mcp

Name: 随机数mcp
Author: zazencodes

作者：zazencodes43 星标更新：2025-09-08

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

随机数MCP

来自Python标准库的基本随机数生成工具，包括整数、浮点数、加权选择、列表洗牌以及安全令牌生成的伪随机和加密安全操作。

📺 演示视频

https://github.com/user-attachments/assets/303a441a-2b10-47e3-b2a5-c8b51840e362

🎲 工具

工具	目的	Python函数
`random_int`	生成随机整数	`random.randint()`
`random_float`	生成随机浮点数	`random.uniform()`
`random_choices`	从列表中选择项目（可选权重）	`random.choices()`
`random_shuffle`	返回一个新列表，其中项目已打乱	`random.sample()`
`random_sample`	从总体中选择k个唯一项目	`random.sample()`
`secure_token_hex`	生成加密安全的十六进制令牌	`secrets.token_hex()`
`secure_random_int`	生成加密安全的整数	`secrets.randbelow()`

🔧 设置

Claude桌面

在您的Claude桌面配置文件中添加以下内容：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "random-number": {
      "command": "uvx",
      "args": ["random-number-mcp"]
    }
  }
}

📋 工具参考

`random_int`

在低值和高值之间生成一个随机整数（包括边界）。

参数：

low (int): 下界（包括）
high (int): 上界（包括）

示例：

{
  "name": "random_int",
  "arguments": {
    "low": 1,
    "high": 100
  }
}

`random_float`

在低值和高值之间生成一个随机浮点数。

参数：

low (float, 可选): 下界（默认: 0.0）
high (float, 可选): 上界（默认: 1.0）

示例：

{
  "name": "random_float",
  "arguments": {
    "low": 0.5,
    "high": 2.5
  }
}

`random_choices`

带替换地从总体中选择k个项目，可选加权。

参数：

population (list): 要从中选择项目的列表
k (int, 可选): 要选择的项目数量（默认: 1）
weights (list, 可选): 每个项目的权重（默认: 权重相等）

示例：

{
  "name": "random_choices",
  "arguments": {
    "population": ["red", "blue", "green", "yellow"],
    "k": 2,
    "weights": [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
  }
}

`random_shuffle`

返回一个新列表，其中项目顺序随机。

参数：

items (list): 要打乱顺序的项目列表

示例：

{
  "name": "random_shuffle",
  "arguments": {
    "items": [1, 2, 3, 4, 5]
  }
}

`random_sample`

不带替换地从总体中选择k个唯一项目。

参数：

population (list): 要从中选择项目的列表
k (int): 要选择的项目数量

示例：

{
  "name": "random_sample",
  "arguments": {
    "population": ["a", "b", "c", "d", "e"],
    "k": 2
  }
}

`secure_token_hex`

生成一个加密安全的随机十六进制令牌。

参数：

nbytes (int, 可选): 随机字节数（默认: 32）

示例：

{
  "name": "secure_token_hex",
  "arguments": {
    "nbytes": 16
  }
}

`secure_random_int`

生成一个加密安全的随机整数，小于上界。

参数：

upper_bound (int): 上界（不包括）

示例：

{
  "name": "secure_random_int",
  "arguments": {
    "upper_bound": 1000
  }
}

🔒 安全注意事项

此包提供了标准伪随机函数（适用于模拟、游戏等）和加密安全函数（适用于令牌、密钥等）：

标准函数 (random_int, random_float, random_choices, random_shuffle)：使用Python的random模块 - 快速但非加密安全
安全函数 (secure_token_hex, secure_random_int)：使用Python的secrets模块 - 较慢但加密安全

🛠️ 开发

前提条件

Python 3.10+
uv 包管理器

设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/example/random-number-mcp
cd random-number-mcp

# 安装依赖
uv sync --dev

# 运行测试
uv run pytest

# 运行代码检查
uv run ruff check --fix
uv run ruff format

# 类型检查
uv run mypy src/

MCP客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "random-number-dev": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path_to_your_repo>/random-number-mcp",
        "run",
        "random-number-mcp"
      ]
    }
  }
}

注意： 将<path_to_your_repo>/random-number-mcp替换为您克隆的仓库的绝对路径。

构建

# 构建包
uv build

# 测试安装
uv run --with dist/*.whl random-number-mcp

发布检查清单

更新版本：
- 在pyproject.toml和src/__init__.py中增加version号。
更新变更日志：
- 在CHANGELOG.md中为此次发布添加新的条目。
  - 使用git diff上下文，由编码代理起草注释。
```
更新@CHANGELOG.md以记录最新发布的更改。
列出所有重要的更改、错误修复和新功能。
这是git diff：
[GIT_DIFF]
```
- 与任何其他待处理的更改一起提交。
创建GitHub发布：
- 在GitHub UI上草拟一个新的发布。
  - 使用UI标记发布。
- GitHub工作流将自动构建并发布包到PyPI。

使用MCP Inspector进行测试

为了探索或开发此服务器，请使用MCP Inspector npm工具：

# 安装MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# 使用检查器运行本地开发服务器
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run random-number-mcp

# 使用检查器运行PyPI生产服务器
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx random-number-mcp

随机数mcp

项目介绍

随机数MCP

📺 演示视频

🎲 工具

🔧 设置

Claude桌面

📋 工具参考

`random_int`

`random_float`

`random_choices`

`random_shuffle`

`random_sample`

`secure_token_hex`

`secure_random_int`

🔒 安全注意事项

🛠️ 开发

前提条件

设置

MCP客户端配置

构建

发布检查清单

使用MCP Inspector进行测试

📝 许可证

🤝 贡献

📚 链接