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将 Gymnasium 环境自动封装为 MCP 工具，便于智能体用标准 JSON 调用与实验。
该 MCP 工具未声明需要密钥或远程外发端点，且源码开源可审计，整体未见明确高风险红旗。但其核心功能是在本机运行 Gymnasium 环境并将其暴露为可调用工具，仍应按本地代码执行与供应链不确定性进行留意。
材料明确标注“无”密钥/环境变量，未见要求 API key、token 或其他敏感凭证；从已提供信息看，凭证泄露与滥用面较低。
材料明确标注“无”远程端点 host，描述也仅说明将 Gymnasium 环境暴露为 MCP 服务，未见把用户数据发送到外部服务的声明。
系统检查项已标记 executes-code；该工具的核心用途是运行本地 Gymnasium 环境并将其动作/接口转换为 MCP 工具，因此天然具备本机执行代码能力。现有材料未显示超出声明功能的系统权限申请，但仍应在隔离环境中运行。
描述未声明特定文件读写范围，但本地运行 Gymnasium 环境通常意味着对运行时所在主机资源存在间接访问可能；材料未见明确过度授权要求。由于 README 缺失，实际数据访问边界需要安装前自行核验。
该项目为开源仓库且采用 MIT 许可证，源码可审计，这是明显的降风险因素；但来源仅为 third_party_registry，社区采用度为 0 star，维护状态未知，且提供材料非常有限，供应链可信度仍需保守看待。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Gym MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请把 CartPole Gymnasium 环境暴露为 MCP 服务，并列出可调用的工具接口、参数说明和一个标准 JSON 调用示例。
返回 MCP 工具列表、输入输出参数说明，以及调用环境重置和步进的 JSON 示例。
我想让智能体在 FrozenLake 环境中测试决策流程。请说明如何通过 Gym MCP Server 启动环境、执行动作并读取奖励与状态。
给出接入步骤、可调用接口说明，以及智能体与环境交互的基本流程示例。
请检查一个 Gymnasium 环境在转换为 MCP 工具后，reset、step、render 等 API 会如何映射成标准 JSON 接口，并指出适合自动化测试的调用方式。
输出 API 到 MCP 工具的映射关系、示例请求结构，以及适合测试脚本使用的调用建议。
通过 MCP 协议调用天气查询等工具，并复用资源与提示模板提升集成效率。