为AI代理构建、跟踪和验证信任的去中心化信誉系统。
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pip install agent-reputation-mcp-server
一个基于模型上下文协议（MCP）的AI代理开发框架，提供统一的集成、扩展性和互操作性。
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pip install -r requirements.txt
一个全面的规范驱动开发工具包，包含31个MCP服务器、16个自主代理、52+技能以及结构化工作流模板和脚本。
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pip install -r requirements.txt
一个用于生成、验证和发现MCP服务器卡片的工具，标准化描述MCP服务器以便AI代理自动发现和理解。
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pip install agent-server-card-mcp
Agents MCP Server是一个通过HTTP Bridge连接TypeScript MCP服务器和Python代理REST API的AI代理协作系统，支持多种LLM提供商和多种代理工具。
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pip install -r requirements.txt
一个演示如何实现MCP（模型上下文协议）服务器的模板，用于连接AI代理和服务与工具及数据源。
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docker run --rm -d --env-file .env -p ${DB_PORT:-8051}:${DB_PORT:-8051} --name sql-mcp-serve...
一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI代理开发工具包，利用OpenAI Agents SDK和Google Gemini API，提供工具、资源和提示模板，用于构建能够执行实时操作、访问数据和生成高质量输出的AI助手。
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uv run uvicorn mcp_server:mcp_app --reload
AgentTasker是一个轻量级的MCP服务器，专为AI代理设计，支持快速执行多种任务并返回结构化结果。
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uvx --from git+https://github.com/S3bRR/agent-tasker-mcp.git agent-tasker-mcp-server --worke...
AI代理接口验证工具用于测试API和服务是否可供AI代理正确访问，提供评分、等级和可操作建议。
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pip install agent-validator-mcp-server
一个结合React前端和Python FastAPI后端的全栈Web应用，通过MCP-Agent实现智能文档检索与问答功能。
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python -m venv .venv
一个使用开源技术栈构建AI代理的实践课程，涵盖代理工具连接、多组件协议（MCP）和可观察性设置。
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python server.py
用于创建、共享、发现和执行多步骤AI代理工作流的可重用模板服务
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pip install agent-workflow-mcp-server
Ag MCP Chat App
expo
一款AI驱动的农业助手移动应用，集成区域特定的MCP服务器，提供天气、土壤、饲料等农业相关服务。
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npx expo start
AGNTCY多代理网络的桥接服务，提供代理注册、ACP消息传递、SLIM协议和安全低延迟交互消息功能。
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pip install agntcy-mcp-server
Agntor MCP
@agntor/mcp
MCP (Model Context Protocol) 服务器，用于AI代理的信任、发现和认证，连接Claude、Cursor、VSCode等MCP兼容客户端到Agntor信任网络。
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npx @agntor/mcp --stdio
一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，用于连接AWS HealthLake数据源并提供结构化的临床模型上下文包。
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python3 -m venv venv
EU-Comply是一个生产级的AI治理和欧盟AI法案评估平台，具有确定性策略引擎、治理审查工作流、第一方MCP服务器、审计包导出以及对OpenRouter和Ollama的双运行时兼容性。
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uv run --directory apps/api alembic upgrade head
该服务是一个集成了AI代理与外部工具（如Google日历和Telegram）的系统，能够通过自然语言理解（NLU）进行日程管理和通信。
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docker run -it --rm \
一个基于Express.js的后端API，提供AI聊天、用户认证、对话管理和MCP集成功能。
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docker run -p 8080:8080 --env-file .env ai-assistant-backend
Innovation Radar是一个基于MCP协议的AI代理，通过自动化抓取新闻简报和Perplexity搜索数据，生成结构化周报，帮助产品经理跟踪AI、产品管理和代理技术的最新动态。
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python3 -m venv venv