该项目是一个演示如何创建和使用基于模型上下文协议（MCP）的代理的验证性概念，适用于与AI应用程序如Claude Desktop和Gemini CLI的集成。
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uv run ./src/weather/main.py --transport streamable-http
一个轻量级的模型上下文协议演示，包含JSON-RPC HTTP服务器和Streamlit前端，用于浏览和编辑沙盒文件，并可选运行Ollama辅助工具。
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python3 -m venv .venv
一个通过AI生成YAML或JSON工作流，调用预定义TypeScript函数的编排系统，适用于自动化任务处理和复杂流程管理。
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npx tsx main.ts
一个现代化的MCP管理平台，包含内部MCP服务器市场，支持浏览、安装和管理MCP服务器，并通过AI智能调用工具。
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python mcp_publish_tool.py init
一个基于模型上下文协议(MCP)的宝可梦战斗模拟服务器，提供战斗模拟、类型效果计算和宝可梦信息查询功能。
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python -m venv venv
APort策略门控示例是一个MCP服务器，用于在AI代理工具调用前执行策略验证，适用于内部工具开发环境，提供实时授权和不可变审计跟踪。
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pip install aporthq-sdk-python
一个用于学习和实践Model Context Protocol (MCP)的综合项目，包含多种服务器实现和测试用例。
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uv run uvicorn main:app --reload
MCP-HULK是一个全面的模型上下文协议（MCP）模板和生成引擎，用于构建高性能、可扩展的MCP实现，支持多种编程语言模板生成、AI集成、知识管理和分布式状态管理。
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docker run -p 8080:8080 -e HULK_ENV=prod mcp-procurement-core:latest
一个AI代理，从Jira/GitLab/Azure DevOps读取用户故事，参考本地项目文档，并提供每日冲刺简报。
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Python MCP Server fetches Jira stories + reads local docs
一个基于C++实现的MCP协议服务器，提供天气查询和随机名言功能，支持跨平台运行。
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python test.py
一个允许AI助手读取Gmail邮件并创建草稿回复的MCP服务器。
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python -m venv .venv
一款基于Model Context Protocol (MCP)和FastMCP Python SDK构建的个人财务追踪应用，提供用户认证、财务数据管理、预算设定、目标跟踪及AI驱动的财务助手功能。
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python -m venv venv
一个完整的模型上下文协议(MCP)实现，包含自定义书籍搜索服务器和基于Streamlit的聊天客户端，用于与本地LLMs集成并通过Google Books API搜索书籍。
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uv run server.py
AI记忆中心是一个通过模型上下文协议（MCP）为AI助手提供共享记忆层的服务，可以存储个人上下文、偏好和笔记，供任何兼容MCP的AI助手访问，解决了切换AI工具时上下文丢失的问题。
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uv run python main.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，提供全球城市的实时天气信息和地理编码支持。
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npx tsx main.ts
该项目是一组基于Python和MCP的示例，展示了MCP客户端和服务器在模型采样、通知和文件访问等场景中的协作方式。
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uv run client.py
一个用于开发符合Model Context Protocol标准的服务器的项目模板，提供最佳实践、全面文档和现代项目管理功能。
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docker run -p 3000:3000 mcp-server
一个用于与Prometheus监控系统交互的模型上下文协议（MCP）服务器，支持查询警报、检查服务器连接和Bearer令牌认证。
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pip install -r requirements.txt
一个展示模型上下文协议（MCP）服务器和客户端架构的仓库，提供与LLM（如OpenAI/Anthropic）集成的实用示例。
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uv run python example-client-spotify/spotify_langchain_client_v2.py
一个与Ollama本地模型集成的智能聊天客户端，能够自动调用工具处理用户请求并提供最终回答。
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pip install -r requirements.txt