MCP Toolbox for Databases

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专注于为数据库提供简单、快速且安全的工具的开源MCP服务器。

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你可以用 Toolbox For Databases MCP 做什么？

  • 即时探索数据库模式 — 使用预构建的工具如 list_tables 来发现表和结构，无需编写 SQL。
  • 通过自然语言运行临时 SQL 查询 — 让您的 AI 助手使用 execute_sql 对连接的数据库执行查询。
  • 定义自定义的参数化查询工具 — 创建一个 tools.yaml 配置文件，其中包含接受参数并运行预定义语句的 postgres-sql 工具。
  • 将工具分组为可加载的工具集 — 在配置中将相关工具组织到命名的工具集中，并仅加载特定代理所需的内容。
  • 将工具集成到代理框架中 — 通过 Python、JS 或 Go SDK 将工具集加载到 LangChain、LlamaIndex、Genkit 或 ADK 应用程序中。

文档

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MCP Toolbox for Databases

googleapis%2Fmcp-toolbox | Trendshift

Go Report Card License: Apache 2.0 Docs Discord Medium

Python SDK JS/TS SDK Go SDK Java SDK

MCP Toolbox for Databases 是一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，可将您的 AI 代理、IDE 和应用程序直接连接到您的企业数据库。

architecture

它服务于双重目的：

  1. 即用型 MCP 服务器（构建时）： 使用我们的预构建通用工具，即时将 Gemini CLI、Google Antigravity、Claude Code、Codex 或其他 MCP 客户端连接到您的数据库。无需编写样板代码即可与数据对话、探索架构并生成代码。
  2. 自定义工具框架（运行时）： 一个强大的框架，用于为您的生产代理构建专业化、高度安全的 AI 工具。安全轻松地定义结构化查询、语义搜索和 NL2SQL 功能。

本 README 提供简要概述。有关全面详细信息，请参阅完整文档。

[!IMPORTANT]
仓库名称更新： genai-toolbox 仓库已正式更名为 mcp-toolbox。为确保您的本地环境反映新名称，您可以更新远程仓库： git remote set-url origin https://github.com/googleapis/mcp-toolbox.git

[!NOTE] 此解决方案最初名为“Gen AI Toolbox for Databases”（github.com/googleapis/genai-toolbox），因为其初始开发早于 MCP，但已更名为与 MCP 兼容性保持一致。

目录

为什么选择 MCP Toolbox？

  • 开箱即用的数据库访问： 预构建的通用工具，可直接从您的 IDE 或 CLI 进行即时数据探索（例如，list_tables、execute_sql）。
  • 自定义工具框架： 使用您自己的预定义逻辑构建生产级工具，通过受限访问、结构化查询和语义搜索确保安全性。
  • 简化开发： 在不到 10 行代码内将工具集成到您的 Agent Development Kit (ADK)、LangChain、LlamaIndex 或自定义代理中。
  • 更佳性能： 开箱即用地处理连接池、集成身份验证（IAM）和端到端可观测性（OpenTelemetry）。
  • 增强安全性： 集成身份验证，更安全地访问您的数据。
  • 端到端可观测性： 内置 OpenTelemetry 支持，提供开箱即用的指标和追踪。

快速入门：预构建工具

停止上下文切换，让您的 AI 助手成为真正的协作者。通过使用 MCP Toolbox 将您的 IDE 连接到数据库，您可以用自然语言查询数据、自动化架构发现和管理，并生成感知数据库的代码。

您可以在任何兼容 MCP 的 IDE 或客户端（例如 Gemini CLI、Google Antigravity、Claude Code、Codex 等）中通过配置 MCP 服务器来使用 Toolbox。

预构建工具也可通过 Google Antigravity MCP Store 便捷获取，提供一键安装体验。

  1. 将以下内容添加到您客户端的 MCP 配置文件（通常为 mcp.json 或 claude_desktop_config.json）：

    {
  "mcpServers": {
    "toolbox-postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolbox-sdk/server",
        "--prebuilt=postgres",
        "--stdio"
      ]
    }
  }
}

  2. 设置相应的环境变量以进行连接，请参阅预构建工具参考。

当您使用 --prebuilt=<database> 标志运行 Toolbox 时，您将立即获得与该数据库交互的标准工具。您还可以使用 --prebuilt=<database>/<toolset> 语法指定特定工具集（例如，--prebuilt=postgres/data 仅加载 SQL 工具）。

目前支持的数据库包括：

  • Google Cloud： AlloyDB、BigQuery、Cloud SQL（PostgreSQL、MySQL、SQL Server）、Spanner、Firestore、Knowledge Catalog（原 Dataplex）。
  • 其他数据库： PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、MongoDB、Redis、Elasticsearch、CockroachDB、ClickHouse、Couchbase、Neo4j、Snowflake、Trino 等。

有关所有受支持数据库中可用工具及其功能的完整列表，请参阅预构建工具参考。

有关 Docker 或二进制文件等不同执行方法，请参阅安装并运行 Toolbox 服务器部分。

[!TIP] 对于寻求托管解决方案的用户，Google Cloud MCP Servers 提供带有预构建工具的托管 MCP 体验；您可以在此处了解差异。

快速入门：自定义工具

Toolbox 也可以用作自定义工具的框架。 配置 Toolbox 的主要方式是通过 tools.yaml 文件。如果您有多个文件，可以使用 --config tools.yaml 标志告诉 Toolbox 加载哪个文件。

您可以在资源中找到所有资源类型的更详细参考文档。

数据源

您的 tools.yaml 中的 sources 部分定义了您的 Toolbox 应有权访问的数据源。大多数工具至少有一个数据源可供执行。

kind: source
name: my-pg-source
type: postgres
host: 127.0.0.1
port: 5432
database: toolbox_db
user: toolbox_user
password: my-password

有关配置不同类型数据源的更多详细信息，请参阅数据源。

工具

tools.yaml 中的 tools 部分定义了代理可以执行的操作：工具类型、影响哪些数据源、使用哪些参数等。

kind: tool
name: search-hotels-by-name
type: postgres-sql
source: my-pg-source
description: Search for hotels based on name.
parameters:
  - name: name
    type: string
    description: The name of the hotel.
statement: SELECT * FROM hotels WHERE name ILIKE '%' || $1 || '%';

有关配置不同类型工具的更多详细信息，请参阅工具。

工具集

您的 tools.yaml 中的 toolsets 部分允许您定义要一起加载的工具组。这对于根据代理或应用程序定义不同组非常有用。

kind: toolset
name: my_first_toolset
tools:
    - my_first_tool
    - my_second_tool
---
kind: toolset
name: my_second_toolset
tools:
    - my_second_tool
    - my_third_tool

提示词

tools.yaml 中的 prompts 部分定义了可用于与 LLM 交互的提示词。

kind: prompt
name: code_review
description: "Asks the LLM to analyze code quality and suggest improvements."
messages:
  - content: >
         Please review the following code for quality, correctness,
         and potential improvements: \n\n{{.code}}
arguments:
  - name: "code"
    description: "The code to review"

有关配置提示词的更多详细信息，请参阅提示词。

安装并运行 Toolbox 服务器

您可以直接使用配置文件运行 Toolbox：

npx @toolbox-sdk/server --config tools.yaml

这将使用您的配置文件运行最新版本的 Toolbox 服务器。

[!NOTE] 此方法为方便而优化，而非性能。 如需更标准、更可靠的安装，请使用二进制文件或容器镜像，如安装并运行 Toolbox 服务器中所述。

安装 Toolbox

有关最新版本，请查看发布页面，并按照适用于您的操作系统和 CPU 架构的以下说明进行操作。

二进制文件

要将 Toolbox 安装为二进制文件：

Linux (AMD64)

要在 Linux (AMD64) 上将 Toolbox 安装为二进制文件：

# 查看发布页面获取其他版本
export VERSION=1.8.0
curl -L -o toolbox https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/linux/amd64/toolbox
chmod +x toolbox
macOS (Apple Silicon)

要在 macOS (Apple Silicon) 上将 Toolbox 安装为二进制文件：

# 查看发布页面获取其他版本
export VERSION=1.8.0
curl -L -o toolbox https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/darwin/arm64/toolbox
chmod +x toolbox
macOS (Intel)

要在 macOS (Intel) 上将 Toolbox 安装为二进制文件：

# 查看发布页面获取其他版本
export VERSION=1.8.0
curl -L -o toolbox https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/darwin/amd64/toolbox
chmod +x toolbox
Windows（命令提示符）

要在 Windows（命令提示符）上将 Toolbox 安装为二进制文件：

:: 查看发布页面获取其他版本
set VERSION=1.8.0
curl -o toolbox.exe "https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v%VERSION%/windows/amd64/toolbox.exe"
Windows (PowerShell)

要在 Windows (PowerShell) 上将 Toolbox 安装为二进制文件：

# 查看发布页面获取其他版本
$VERSION = "1.8.0"
curl.exe -o toolbox.exe "https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/windows/amd64/toolbox.exe"
Windows ARM64（命令提示符）

要在 Windows ARM64（命令提示符）上将 Toolbox 安装为二进制文件：

:: 查看发布页面获取其他版本
set VERSION=1.8.0
curl -o toolbox.exe "https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v%VERSION%/windows/arm64/toolbox.exe"
Windows ARM64 (PowerShell)

要在 Windows ARM64 (PowerShell) 上将 Toolbox 安装为二进制文件：

# 查看发布页面获取其他版本
$VERSION = "1.8.0"
curl.exe -o toolbox.exe "https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/windows/arm64/toolbox.exe"
容器镜像 您也可以将 Toolbox 安装为容器： 
# see releases page for other versions
export VERSION=1.8.0
docker pull us-central1-docker.pkg.dev/database-toolbox/toolbox/toolbox:$VERSION
Homebrew

要在 macOS 或 Linux 上使用 Homebrew 安装 Toolbox：

brew install mcp-toolbox
从源码编译

要从源码安装，请确保您已安装最新版本的 Go，然后运行以下命令：

go install github.com/googleapis/mcp-toolbox@v1.8.0
Gemini CLI 查看 [Gemini CLI 扩展](https://geminicli.com/extensions/)，将 AlloyDB、BigQuery 和 Cloud SQL 等特定数据库的预构建工具直接安装到 Gemini CLI 中。 
# Install Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
# Install the extension
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/cloud-sql-postgres
# Run Gemini CLI
gemini

通过 Gemini CLI 使用自然语言与您的自定义工具交互。

# Install the extension
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/mcp-toolbox

运行 Toolbox

配置一个 tools.yaml 来定义您的工具，然后执行 toolbox 启动服务器：

二进制文件

要从二进制文件运行 Toolbox：

./toolbox --config "tools.yaml"

ⓘ 注意
Toolbox 默认启用动态重载。要禁用，请使用 --disable-reload 标志。

容器镜像

拉取容器镜像后运行服务器：

export VERSION=0.24.0 # Use the version you pulled
docker run -p 5000:5000 \
-v $(pwd)/tools.yaml:/app/tools.yaml \
us-central1-docker.pkg.dev/database-toolbox/toolbox/toolbox:$VERSION \
--config "/app/tools.yaml"

ⓘ 注意
-v 标志将您的本地 tools.yaml 挂载到容器中，-p 将 容器的 5000 端口映射到您主机的 5000 端口。

源码

要从源码直接运行服务器，请导航到项目根目录 并运行：

go run .

ⓘ 注意
此命令从源码运行项目，更适合开发和测试。它不会将二进制文件编译到您的 $GOPATH 中。如果您想 编译二进制文件，请参阅开发者 文档。

Homebrew

如果您使用 Homebrew 安装了 Toolbox，toolbox 二进制文件已在您的系统路径中。您可以使用相同的命令启动服务器：

toolbox --config "tools.yaml"
NPM

要直接运行 Toolbox 而不手动下载二进制文件（需要 Node.js）：

npx @toolbox-sdk/server --config tools.yaml
Gemini CLI 安装 [Gemini CLI 扩展](https://geminicli.com/extensions/) 后，预构建的工具将在使用过程中可用。 
# Run Gemini CLI
gemini

# List extensions
/extensions list
# List MCP servers
/mcp list

您可以使用 toolbox help 查看完整的标志列表！要停止服务器，请发送 终止信号（在大多数平台上为 ctrl+c）。

有关部署到不同环境的更详细文档，请查看 https://mcp-toolbox.dev/documentation/deploy-to/ 中的资源。

连接到 Toolbox

一旦您的 Toolbox 服务器运行起来，您可以将工具加载到兼容 MCP 的客户端或 应用程序中。

MCP 客户端

将以下配置添加到您的 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "toolbox": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:5000/mcp",
    }
  }
}

如果您想连接到特定的工具集，请将 url 替换为 "http://127.0.0.1:5000/mcp/{toolset_name}"。

Toolbox SDK：与您的应用程序集成

Toolbox 客户端 SDK 提供了易于使用的构建模块和高级功能，用于将您的自定义应用程序连接到 MCP Toolbox 服务器。以下是使用各种框架的客户端 SDK 列表：

Python (Github)
核心

  1. 安装 Toolbox Core SDK：

    pip install toolbox-core

  2. 加载工具：

    from toolbox_core import ToolboxClient

# update the url to point to your server
async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:

    # these tools can be passed to your application!
    tools = await client.load_toolset("toolset_name")

有关使用 Toolbox Core SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

LangChain / LangGraph

  1. 安装 Toolbox LangChain SDK：

    pip install toolbox-langchain

  2. 加载工具：

    from toolbox_langchain import ToolboxClient

# update the url to point to your server
async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:

    # these tools can be passed to your application!
    tools = client.load_toolset()

    有关使用 Toolbox LangChain SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

LlamaIndex

  1. 安装 Toolbox Llamaindex SDK：

    pip install toolbox-llamaindex

  2. 加载工具：

    from toolbox_llamaindex import ToolboxClient

# update the url to point to your server
async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:

    # these tools can be passed to your application!
    tools = client.load_toolset()

    有关使用 Toolbox Llamaindex SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

Javascript/Typescript (Github)
核心

  1. 安装 Toolbox Core SDK：

    npm install @toolbox-sdk/core

  2. 加载工具：

    import { ToolboxClient } from '@toolbox-sdk/core';

// update the url to point to your server
const URL = 'http://127.0.0.1:5000';
let client = new ToolboxClient(URL);

// these tools can be passed to your application!
const tools = await client.loadToolset('toolsetName');

    有关使用 Toolbox Core SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

LangChain / LangGraph

  1. 安装 Toolbox Core SDK：

    npm install @toolbox-sdk/core

  2. 加载工具：

    import { ToolboxClient } from '@toolbox-sdk/core';

// update the url to point to your server
const URL = 'http://127.0.0.1:5000';
let client = new ToolboxClient(URL);

// these tools can be passed to your application!
const toolboxTools = await client.loadToolset('toolsetName');

// Define the basics of the tool: name, description, schema and core logic
const getTool = (toolboxTool) => tool(currTool, {
    name: toolboxTool.getName(),
    description: toolboxTool.getDescription(),
    schema: toolboxTool.getParamSchema()
});

// Use these tools in your Langchain/Langraph applications
const tools = toolboxTools.map(getTool);
Genkit

  1. 安装 Toolbox Core SDK：

    npm install @toolbox-sdk/core

  2. 加载工具：

    import { ToolboxClient } from '@toolbox-sdk/core';
import { genkit } from 'genkit';

// Initialise genkit
const ai = genkit({
    plugins: [
        googleAI({
            apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY || process.env.GOOGLE_API_KEY
        })
    ],
    model: googleAI.model('gemini-2.0-flash'),
});

// update the url to point to your server
const URL = 'http://127.0.0.1:5000';
let client = new ToolboxClient(URL);

// these tools can be passed to your application!
const toolboxTools = await client.loadToolset('toolsetName');

// Define the basics of the tool: name, description, schema and core logic
const getTool = (toolboxTool) => ai.defineTool({
    name: toolboxTool.getName(),
    description: toolboxTool.getDescription(),
    schema: toolboxTool.getParamSchema()
}, toolboxTool)

// Use these tools in your Genkit applications
const tools = toolboxTools.map(getTool);
ADK

  1. 安装 Toolbox ADK SDK：

    npm install @toolbox-sdk/adk

  2. 加载工具：

    import { ToolboxClient } from '@toolbox-sdk/adk';

// update the url to point to your server
const URL = 'http://127.0.0.1:5000';
let client = new ToolboxClient(URL);

// these tools can be passed to your application!
const tools = await client.loadToolset('toolsetName');

    有关使用 Toolbox ADK SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

Go (Github)
核心

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main

import (
  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
  "context"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000";
  ctx := context.Background()

  client, err := core.NewToolboxClient(URL)

  // Framework agnostic tools
  tools, err := client.LoadToolset("toolsetName", ctx)
}

    有关使用 Toolbox Go SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

LangChain Go

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main

import (
  "context"
  "encoding/json"

  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
  "github.com/tmc/langchaingo/llms"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000"
  ctx := context.Background()

  client, err := core.NewToolboxClient(URL)

  // Framework agnostic tool
  tool, err := client.LoadTool("toolName", ctx)

  // Fetch the tool's input schema
  inputschema, err := tool.InputSchema()

  var paramsSchema map[string]any
  _ = json.Unmarshal(inputschema, &paramsSchema)

  // Use this tool with LangChainGo
  langChainTool := llms.Tool{
    Type: "function",
    Function: &llms.FunctionDefinition{
      Name:        tool.Name(),
      Description: tool.Description(),
      Parameters:  paramsSchema,
    },
  }
}
Genkit

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main
import (
  "context"
  "log"

  "github.com/firebase/genkit/go/genkit"
  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/tbgenkit"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // Update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000"
  ctx := context.Background()
  g := genkit.Init(ctx)

  client, err := core.NewToolboxClient(URL)

  // Framework agnostic tool
  tool, err := client.LoadTool("toolName", ctx)

  // Convert the tool using the tbgenkit package
  // Use this tool with Genkit Go
  genkitTool, err := tbgenkit.ToGenkitTool(tool, g)
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to convert tool: %v\n", err)
  }
  log.Printf("Successfully converted tool: %s", genkitTool.Name())
}
Go GenAI

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main

import (
  "context"
  "encoding/json"

  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // Update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000"
  ctx := context.Background()

  client, err := core.NewToolboxClient(URL)

  // Framework agnostic tool
  tool, err := client.LoadTool("toolName", ctx)

  // Fetch the tool's input schema
  inputschema, err := tool.InputSchema()

  var schema *genai.Schema
  _ = json.Unmarshal(inputschema, &schema)

  funcDeclaration := &genai.FunctionDeclaration{
    Name:        tool.Name(),
    Description: tool.Description(),
    Parameters:  schema,
  }

  // Use this tool with Go GenAI
  genAITool := &genai.Tool{
    FunctionDeclarations: []*genai.FunctionDeclaration{funcDeclaration},
  }
}
OpenAI Go

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main

import (
  "context"
  "encoding/json"

  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
  openai "github.com/openai/openai-go"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // Update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000"
  ctx := context.Background()

  client, err := core.NewToolboxClient(URL)

  // Framework agnostic tool
  tool, err := client.LoadTool("toolName", ctx)

  // Fetch the tool's input schema
  inputschema, err := tool.InputSchema()

  var paramsSchema openai.FunctionParameters
  _ = json.Unmarshal(inputschema, &paramsSchema)

  // Use this tool with OpenAI Go
  openAITool := openai.ChatCompletionToolParam{
    Function: openai.FunctionDefinitionParam{
      Name:        tool.Name(),
      Description: openai.String(tool.Description()),
      Parameters:  paramsSchema,
    },
  }

}
ADK Go

  1. 安装 Toolbox Go SDK：

    go get github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go

  2. 加载工具：

    package main

import (
  "github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/tbadk"
  "context"
)

func main() {
  // Make sure to add the error checks
  // Update the url to point to your server
  URL := "http://127.0.0.1:5000"
  ctx := context.Background()
  client, err := tbadk.NewToolboxClient(URL)
  if err != nil {
    return fmt.Sprintln("Could not start Toolbox Client", err)
  }

  // Use this tool with ADK Go
  tool, err := client.LoadTool("toolName", ctx)
  if err != nil {
    return fmt.Sprintln("Could not load Toolbox Tool", err)
  }
}

    有关使用 Toolbox Go SDK 的更详细说明，请参阅 项目的 README。

附加功能

使用 Toolbox UI 测试工具

要启动 Toolbox 的交互式 UI，请使用 --ui 标志。这允许您测试 工具和工具集，并支持授权参数等功能。要了解更多信息，请访问 Toolbox UI。

./toolbox --ui

遥测

Toolbox 通过 OpenTelemetry 发出追踪和指标。使用 --telemetry-otlp=<endpoint> 导出到任何兼容 OTLP 的后端，如 Google Cloud Monitoring、Agnost AI 或 其他。有关详细信息，请参阅 遥测文档。

生成代理技能

skills-generate 命令允许您将工具集转换为与 代理技能规范 兼容的代理技能。这对于将工具分发为可移植的技能包非常有用。

toolbox --config tools.yaml skills-generate \
  --name "my-skill" \
  --toolset "my_toolset" \
  --description "A skill containing multiple tools"

生成后，您可以将技能安装到 Gemini CLI 中：

gemini skills install ./skills/my-skill

有关更多详细信息，请参阅 生成代理技能指南。

该仓库还附带现成的代理技能（例如维护者工作流）。请参阅 skills/ 查看目录和安装说明。

版本控制

MCP Toolbox for Databases 遵循 语义化版本控制。

公共 API 包括 Toolbox 服务器（CLI、配置清单和预构建的工具集）和客户端 SDK。

  • 主版本 用于不兼容的更改，例如不兼容的 CLI 或清单更改。
  • 次版本 用于新功能，包括对预构建工具集或测试版功能的修改。
  • 修订版本 用于向后兼容的错误修复。

有关更多详细信息，请参阅我们的 完整版本控制政策。

贡献

欢迎贡献。请参阅 CONTRIBUTING 指南开始。

有关为 Toolbox 本身开发设置环境的技术细节，请参阅 DEVELOPER 指南。

请注意，本项目发布时附带贡献者行为准则。参与本项目即表示您同意遵守其条款。有关更多信息，请参阅 贡献者行为准则。

社区

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