MCP Server
专注于构建和评估基于LLM的AI系统，包括检索增强生成（RAG）、代理架构和系统评估。
工具数
提示词数
GitHub Stars
资源数
先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。
👋 嗨，我是阿纳夫
我专注于 人工智能系统工程，重点是了解如何 基于LLM的系统 *实际行为* 在真正的约束下。
我目前的工作主要集中在：
我在建筑中学习 小型可检查系统 并公开发布。 每个存储库都旨在隔离一个想法、决策或失败模式-- 从最低限度的基线开始，只有在合理的情况下才增加复杂性。
这与演示或框架无关。
这里的大多数存储库是：
目标是长期的：\ 培养对系统设计、权衡和故障的良好直觉-- 并将研究思路转化为可工作、可测试的代码。
如果你有兴趣 现代人工智能系统是如何崩溃的，以及如何对其进行推理, 此配置文件是该过程的公开记录。
目录标签
传输方式（transport，传输协议）
未说明
鉴权方式（authType，认证方式）
none
工具数量（toolCount，工具数）
0
资源数量（resourceCount，资源数）
0
提示词数量（promptCount，提示词数）
0
接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。
不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。
仍需确认：installCommand
上一个 MCP
Ar MCP (anchorregistry)
AnchorRegistry is the open provenance layer for the agentic economy. Every digital artifact — code, research, data, models, media, agents, transactions — can be anchored to Base L2 with a permanent, machine-resolvable identifier (an AR-ID). When an AI assistant encounters an SPDX-Anchor or DAPX-Anchor tag in a README, paper, model card, or website, this MCP server lets it resolve the artifact's full provenance record in one call: who anchored it, when, what type it is, manifest hash, and whether the tree has been sealed, retracted, voided, or affirmed.\\r\\n\\r\\nThis is the verify-only edition (v0.1). Three read-only, authless tools wrap the public AnchorRegistry verify endpoints. Free, no API key, no account, no rate limit beyond defaults. Future versions will add registration, balance, and seal tools once the MCP credential pattern stabilizes.
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Arpitmahajan123 MCP
This project creates an MCP server using Node.js and TypeScript to autonomously control a smart bulb via UDP communication. It integrates with AI interfaces like ChatGPT or Claude, enabling seamless, anonymous, and automated lighting control with color and brightness adjustments.
