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Beledarian's LM Studio Tools

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GitHub

本项目是 LM Studio 的一个插件，为大语言模型（LLM）提供了一系列丰富的工具。它作为 LLM 与您本地环境之间的桥梁，支持自主编程、研究和文件管理。

Important

LM Studio 不支持自动更新。 如果您遇到问题，请尝试先手动更新：删除当前版本并从 插件网站 重新下载。即使您的版本已过时，LM Studio 也可能会显示“已安装”提示。

核心功能

强大的文件系统管理

  • 全面控制：创建、读取、更新、删除、移动和复制文件。
  • 安全保障：所有操作都严格限制在您的工作区目录内，防止路径穿越攻击。
  • 智能更新：使用 replace_text_in_file 进行精确编辑，无需重写整个大文件。
  • 批量处理：save_file 支持一次性创建多个文件。
  • 清理工具：使用 delete_files_by_pattern 立即清除临时文件。

遇到问题了？ 欢迎在 GitHub 上提交 Issue。

觉得这个项目有帮助？ 请考虑在 GitHub 上点个 ⭐ 或 参与贡献！ 感谢您使用本工具箱。

最近更新 (v1.3.1)

  • 🌍 全面国际化 (i18n)：为界面和运行时提供完整的 中文（简体/繁体）、英语 和 德语 支持。
  • 🌐 双层翻译机制：同时支持“配置界面”（静态）和运行时的动态语言。
  • 🔄 界面语言覆盖：新增手动强制界面语言的选项，方便在下次插件重启时测试特定语言。
历史更新 (v1.3.0 及更早版本)

v1.3.0

  • 🐙 原生 GitHub CLI 工具：新增 gh_auth, gh_create_issue, gh_list_issues, gh_view_comments, gh_create_pr, gh_list_prs, gh_view_pr_diff 和 gh_push 工具，支持安全且结构化的 GitHub 交互。
  • 🌿 增强型 Git 工作流：新增 git_add 和 git_checkout 工具，完善原生 Git 工具链（status, diff, log, commit, add, checkout）。
  • ⚙️ 侧边栏新开关：可在设置中独立启用/禁用 GitHub CLI 工具。
  • 🛡️ 依赖项保护：所有 CLI 工具在执行前都会验证是否已安装相应软件。

v1.2.0

  • 🛡️ 子智能体工具验证：新增参数预验证和清晰的错误提示，防止路径越界或参数名错误导致的静默失败。
  • 🧪 回归测试：为工具验证逻辑新增 14 项测试（总计 51 项）。
  • 💬 更好的错误反馈：子智能体会收到更具指导性的错误信息。

v1.1.1 (2026-04-08)

浏览器可靠性与导航上下文

  • 修复：当 Puppeteer 无法直接点击元素时，浏览器操作将尝试基于 DOM 的回退方案。
  • 改进：点击操作在回退前会进行约 300ms 的重试。
  • 新增：browser_session_open 默认返回完整页面文本。

v1.1.0 (2026-04-08)

子智能体兼容性提升

  • 修复：支持 Gemma 4 等模型使用的特定工具调用格式。
  • 新增：高级浏览器导航（打开、控制、关闭）及页内模糊查找。
  • 新增：支持结构化的 handoff_message 用于任务移交。

自主智能体

  • 子智能体：将复杂任务（编码、总结）委派给第二个本地模型/服务器。支持直接使用 LM Studio 当前已加载的主模型！
  • 自动保存：当子智能体生成代码时，系统会 自动识别并保存 到磁盘。告别复制粘贴！
  • 自动调试：(可选) 触发“评审”智能体分析生成的代码并自动修复错误。
  • 结构化移交：子智能体可以返回专用的 handoff_message，以便主智能体转达研究发现。
  • 项目上下文：智能体可以读取 beledarian_info.md 以了解项目的历史背景。

代码执行

  • 沙盒环境：安全运行 JavaScript (Deno) 和 Python 代码。
  • 终端交互：执行 Shell 命令或打开真实的终端窗口进行交互式任务。

Warning

启用 Shell 或终端执行将允许模型在您的系统上运行任意命令。这可能导致模型脱离沙盒环境并操作工作区以外的文件。

网络与 RAG

  • 信息研究：搜索 DuckDuckGo、维基百科或获取网页原始内容。
  • 高级浏览器导航：持久化的 browser_session 流程，支持多步自动化浏览。
  • 网页 RAG：直接与网页内容对话。
  • 本地 RAG：对您的工作区文件进行语义搜索 (rag_local_files)。

要求

💡 提示：需要为您的智能体提供持久的长期记忆？ 欢迎关注我的另一个项目：Local Memory MCP —— 一个支持知识图谱的隐私优先记忆服务器。

安装方式

您可以通过以下链接安装插件：

https://lmstudio.ai/beledarian/beledarians-lm-studio-tools

或者，您也可以手动安装用于开发：

开发指南

如果您想参与本插件的开发，请参考以下步骤：

  1. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/Beledarian/Beledarians_LM_Studio_Toolbox.git
cd Beledarians_LM_Studio_Toolbox

  2. 安装依赖：

    npm install

  3. 运行开发模式： 在项目目录下执行：

    lms dev

    这将以开发模式启动插件。LM Studio 会自动识别并加载。您对源码的任何修改都会触发插件自动重载。

配置选项

在 LM Studio 的 “Plugins” 选项卡中可以找到这些设置：

  • Enable Secondary Agent：开启子智能体功能。
  • Sub-Agent Profiles：为“程序员”、“评审员”等定义自定义 Prompt。
  • Auto-Debug Mode：自动评审子智能体代码。
  • Sub-Agent Debug Logging：开启详细的解析日志用于排障。
  • Sub-Agent Auto-Save：切换自动文件保存（默认：开启）。
  • Show Full Code Output：控制是否在聊天中显示完整代码或为简洁起见隐藏。
  • Default Workspace Path：设置插件启动时的默认工作目录。
  • 安全设置：启用/禁用 Python/JS/Shell 的代码执行。
  • 浏览器安全：子智能体浏览器自动化需要同时开启三个相关开关。

可用工具

文件系统

  • list_directory, change_directory, make_directory
  • read_file, save_file (支持批量), delete_path
  • replace_text_in_file：精确编辑。
  • delete_files_by_pattern：基于正则的清理。
  • move_file, copy_file, find_files, get_file_metadata
  • fuzzy_find_local_files：基于编辑距离的模糊文件搜索。

智能体

  • consult_secondary_agent：核心工具。负责任务委派、文件创建和子智能体循环管理。

网络

  • web_search (DuckDuckGo + HTML 获取), wikipedia_search
  • fetch_web_content, rag_web_content
  • browser_session_open, browser_session_control, browser_session_close：持久化浏览器自动化。
  • browser_open_page：单次 Puppeteer 页面读取。

执行

  • run_javascript, run_python
  • execute_command (后台), run_in_terminal (交互式)

工具类

  • rag_local_files：搜索您的代码。
  • save_memory：长期记忆。
  • get_system_info, read_clipboard, write_clipboard

开发者指南

架构详情请参阅 CODE_OVERVIEW.md。