EzService是一个超级超级超级轻量级API服务框架，基于Tornado构建，提供了便捷的API注册、调用和模块热加载功能。它允许开发者快速创建和部署API服务，支持命名空间隔离，自动生成API文档，并具备实时代码更新能力。
新建对话后，在右边的配置选项中，有一个mcp服务器，就把这个地址填写进去...再在对话界面的右下角把“小机器人”点亮，就成功启动了toolcall模式。 比如你在本机启动了EzService，端口在8888 则直接填写 http://127.0.0.1:8888/jsonrpc 即可， 如果想用特别的namescape,可以使用 http://127.0.0.1:8888/jsonrpc?namespace=ns1,private,p00rn,* 此时，你可以询问:
老实说，Authropic那个MCP的协议我看完以后标示，你们的协议是AI写的吧- -。。。。。这么一个一问一答的形式多好，非得整那出sse...
** 由于AI的协议关系，Fetch数据是走的这个服务器里的脚本，所以toai.chat(也就是我),无法获得你们的数据，请放心玩.... **
- 简单的函数装饰器API注册机制
- 支持命名空间管理API函数
- 基于JSON-RPC的API调用
- 自动API文档生成
- 支持Python模块热加载
- 内置CORS支持
- 支持同步和异步函数
安装所需依赖：
pip install tornado watchdogpython ez.py --port=8888 --directory=./modules --endpoint=http://localhost:8888/jsonrpc-p,--port: 设置服务器端口（默认: 8888）-d,--directory: 设置模块目录（默认: ./modules）-e,--endpoint: 设置API端点URL（默认: http://localhost:8888/jsonrpc）
在modules目录下创建Python模块，使用@API.toolcall装饰器注册函数：
# 示例: /Users/kevin/Code/ezservice/modules/example.py
from ez import API
@API.toolcall(
namespace='math',
description='计算两数之和',
kwargs={
'a': {'description': '第一个数', 'required': True},
'b': {'description': '第二个数', 'required': True}
}
)
def add(a, b):
"""计算两数之和"""
return int(a) + int(b)
@API.toolcall(
description='打招呼',
kwargs={
'name': {'description': '你的名字', 'required': True}
}
)
def hello(name):
"""打招呼函数"""
return f"你好，{name}！"
# 支持异步函数
@API.toolcall(
namespace='async',
description='异步示例函数',
kwargs={
'delay': {'description': '延迟秒数', 'required': False}
}
)
async def delayed_response(delay='1'):
"""异步延迟响应示例"""
import asyncio
await asyncio.sleep(float(delay))
return f"延迟{delay}秒后的响应"API可以通过JSON-RPC协议调用：
// 使用fetch调用API
async function callApi(method, params) {
const response = await fetch('http://localhost:8888/jsonrpc', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
jsonrpc: '2.0',
id: 1,
method: method,
params: params
})
});
return await response.json();
}
// 调用示例
callApi('add', {a: 5, b: 3}).then(data => console.log(data)); // {result: 8, id: 1, jsonrpc: "2.0"}
callApi('hello', {name: '世界'}).then(data => console.log(data)); // {result: "你好，世界！", id: 1, jsonrpc: "2.0"}获取所有可用API列表：
GET http://localhost:8888/jsonrpc
获取指定命名空间的API：
GET http://localhost:8888/jsonrpc?namespace=math,async
EzService支持通过命名空间管理API函数：
- 全局命名空间: 使用
namespace='*'或不指定命名空间 - 自定义命名空间: 使用
namespace='custom_name' - 多命名空间: 使用逗号分隔，如
namespace='math,utils'
提供了一个MCP服务转化工具（老实说那个协议真是蛋疼啊...)
python mcpClientTransform https://your_tools_site/jsonrpc
就能把接口转化成sse的那种接口了。但是格式还是的转转，毕竟现在AI大乱斗时代，谁的格式都是一团乱麻
ezservice/
├── ez.py # 核心框架文件
├── modules/ # API模块目录
│ ├── math.py # 数学相关API
│ ├── utils.py # 工具类API
│ └── ...
└── README.md # 本文档
EzService会自动监控模块目录的变化，当文件被修改或创建时，会自动重新加载模块，无需重启服务。
@API.toolcall装饰器参数说明：
namespace: API命名空间，默认为*（全局）name: API名称，默认为函数名description: API描述kwargs: 参数描述，格式为：{ '参数名': { 'description': '参数描述', 'required': True/False # 是否必填 } }
EzService格式符合OpenAI的函数调用规范，可直接用于构建AI工具：
# 示例: /Users/kevin/Code/ezservice/modules/ai_tools.py
from ez import API
@API.toolcall(
namespace='search',
description='搜索数据库中的信息',
kwargs={
'query': {'description': '搜索关键词', 'required': True},
'limit': {'description': '返回结果数量限制', 'required': False}
}
)
def search_database(query, limit='10'):
"""模拟搜索数据库"""
# 实际应用中这里会连接到真实数据库
results = [f"搜索结果 {i} 关于: {query}" for i in range(int(limit))]
return results# 示例: /Users/kevin/Code/ezservice/modules/user_service.py
from ez import API
@API.toolcall(
namespace='user',
description='获取用户信息',
kwargs={
'user_id': {'description': '用户ID', 'required': True}
}
)
def get_user(user_id):
"""获取用户信息"""
# 模拟从数据库获取用户信息
return {
'id': user_id,
'name': f'用户{user_id}',
'email': f'user{user_id}@example.com'
}
@API.toolcall(
namespace='user',
description='创建新用户',
kwargs={
'name': {'description': '用户名', 'required': True},
'email': {'description': '电子邮件', 'required': True}
}
)
def create_user(name, email):
"""创建新用户"""
# 模拟创建用户
user_id = hash(name + email) % 10000
return {
'success': True,
'id': user_id,
'name': name,
'email': email
}欢迎提交问题和建议，或者通过PR贡献代码。
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