MTools

MTools

一款功能强大、界面精美的现代化桌面工具集

集成图片处理、音视频编辑、AI 智能工具、开发辅助等功能，支持跨平台GPU加速

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🤝 合作伙伴

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📸 界面预览

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快速开始

方式一：下载发布版（推荐）

直接下载已编译好的可执行文件，无需安装 Python：

• Releases 下载
• 国内用户下载

支持平台及预编译版本说明：

• ✅ Windows 10/11 (x64)

  • MTools_Windows_amd64：体积最小，并且支持nvidia、amd、intel显卡加速，但不支持手动管理显存，如果您的显存低于8GB或发布时间早于nvidia30系，尽量使用此版本
  • MTools_Windows_amd64_CUDA：体积中等，使用CUDA进行加速，但需要手动安装CUDA 12.x + cuDNN 9.x
  • MTools_Windows_amd64_CUDA_FULL：体积最大，内置完整的CUDA加速环境，无需手动安装CUDA和cuDNN

• ✅ macOS (实验性支持)

  • MTools_Darwin_arm64：只支M系列芯片，支持Core ML加速

• ✅ Linux (实验性支持)

  • MTools_Linux_amd64：体积最小，不支持GPU加速
  • MTools_Linux_amd64_CUDA：体积中等，使用CUDA进行加速，但需要手动安装CUDA 12.x + cuDNN 9.x
  • MTools_Linux_amd64_CUDA_FULL：体积最大，内置完整的CUDA加速环境，无需手动安装CUDA和cuDNN

下载后解压即可使用！

方式二：从源码运行

环境要求

• 操作系统: Windows 10/11、macOS 或 Linux
• Python: 3.12
• 包管理器: uv - 推荐使用的 Python 包管理器

一键安装依赖

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/HG-ha/MTools.git
cd MTools

# 2. 一键同步依赖（自动创建虚拟环境）
uv sync

# 3. 运行程序
uv run flet run

启用 CUDA GPU 加速（默认已启用平台通用加速）：

# 使用此方式可完全榨干NVIDIA GPU性能
# 替换为 GPU 版本（需要 NVIDIA GPU 和 CUDA 环境）
uv remove onnxruntime-directml onnxruntime
uv add onnxruntime-gpu==1.24.4
# 需要免去配置cuda和cudnn环境的话请更改为此依赖
# 会导致体积增大数倍
# uv add onnxruntime-gpu[cuda,cudnn]==1.24.4

📘 版本说明：

• 普通版本：支持NVIDIA、AMD、Intel显卡加速，支持coreml加速，对 NVIDIA GPU 的性能释放可能不如CUDA系列
• CUDA 版本：使用系统安装的 CUDA 和 cuDNN，体积小但需要预先配置 CUDA 环境（CUDA 12.x + cuDNN 9.x）
• CUDA_FULL 版本：内置完整的 CUDA 和 cuDNN 运行时库，无需额外配置，开箱即用，但体积较大（+2GB）

💡 编译和版本说明：如需将项目编译为独立可执行文件，请参考 📘 完整编译指南

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MCP / Agent 接入

MTools 内置 Streamable HTTP MCP，可在应用内开启后供 OpenClaw、Hermes、Cursor 等调用本地工具能力。

1. 打开 MTools → 设置 → MCP 服务 → 启用
2. 默认地址：http://127.0.0.1:8765/mcp
3. 将仓库内 Skill 安装到 Agent：skills/mtools/
4. 配置片段与说明见 skills/mtools/install.md 与 docs/mcp.md

语音识别已通过 sherpa-onnx 集成 SenseVoice / Paraformer（完全本地，无需 funasr Python 包）。

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性能优化

GPU 加速支持

本项目的 AI 功能支持 GPU 加速，可大幅提升处理速度，并且提供 CUDA 以及 CUDA_FULL 编译版本

平台特定说明

AI 功能（ONNX Runtime）

平台	默认版本	GPU 支持	说明
Windows	onnxruntime-directml==1.24.4	✅ DirectML	自动支持 Intel/AMD/NVIDIA GPU
macOS (Apple Silicon)	onnxruntime==1.24.4	✅ CoreML	内置硬件加速
macOS (Intel)	onnxruntime==1.24.4	⚠️ CPU	无 GPU 加速
Linux	onnxruntime==1.24.4	⚠️ CPU	可选 onnxruntime-gpu (CUDA)

💡 提示：DirectML 版本不支持限制显存，只有CUDA可限制显存大小

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致谢

代码参考

本项目在开发过程中参考和使用了以下开源项目的代码：

• sherpa-onnx - 语音识别与合成框架，提供高性能的离线语音处理能力
• PPOCR_v5 - 高精度OCR识别引擎
• FunASR - 语音识别工具包
• ICP_Query - ICP备案查询功能实现
• HivisionIDPhotos - AI证件照
• video-subtitle-remover - AI去水印

外部服务

本项目使用了以下外部服务：

• ModelScope - AI模型托管与分享平台
• imagetourl.net - 图片转URL服务
• catbox.moe - 文件上传服务
• gh-proxy.com - GitHub加速代理

合作伙伴 / 赞助

感谢以下合作伙伴对本项目的支持：

• Atlas Cloud - 提供 AI API 赞助支持，OpenAI 兼容的多模态推理平台，一个 API 接入 300+ 模型
• 林枫云 www.dkdun.cn - 提供稳定的云服务器资源
• DMC dmc.cc - 国产开源大模型 API，OpenAI 兼容

AI 功能配置说明见 📘 AI API 服务商指南

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Star History

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支持项目

如果这个项目对你有帮助，欢迎通过以下方式支持：

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👨‍💻 作者：HG-ha · 加入Q群 1029212047

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