一个托管的Model Context Protocol (MCP)服务器，封装了Microsoft Graph API，使AI助手能够安全访问Microsoft 365消费者服务（如Outlook.com、OneDrive、Microsoft To Do等）。
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uv run python -m msgraph_mcp.server
一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，集成了 ModelScope 的图像生成功能，通过聊天界面实现无缝的 AI 图像创建和模型发现。
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pip install ms-image-gen-mcp
MTR MCP服务器是一个为香港地铁系统设计的模型上下文协议服务器，集成了LangGraph代理和AWS Bedrock Nova Lite，用于自然语言交互和实时地铁数据查询。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python构建的模型上下文协议服务器，用于处理业务逻辑和数据访问。
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python -m venv venv
FastMCP Calculator Server 是一个提供计算器功能的模型上下文协议（MCP）服务器，支持多种认证方式，适用于需要远程计算服务的开发场景。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP、A2A和LangGraph的多代理系统，用于客户支持CRM任务分配、协商和多步骤工作流。
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python -m venv .venv
基于MCP协议的多代理协作系统，实现从研究到成稿的自动化文章编写流程。
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一个通过Docker内MCP服务器实现Codex和ClaudeCode讨论并通过Cursor操作的桥接实现。
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一个基于A2A协调和MCP工具的多代理客户服务自动化系统，用于任务分配、协商和升级。
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一个可复用的多代理客户服务系统，通过路由代理、数据代理和支持代理协同工作，实现客户请求的高效处理和自动化响应。
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python3 -m venv .venv
一个展示代理间通信和模型上下文协议集成的多代理客户服务系统，包含路由代理、客户数据代理和支持代理，用于处理客户查询、管理客户数据和支持工单。
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python3 -m venv venv
一个结合A2A（智能体间通信）和MCP（模型上下文协议）的多智能体客服自动化系统，用于处理账户帮助、账单问题、票据创建和报告等客户服务场景。
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一个通过Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)实现的多智能体客户服务自动化系统，用于处理查询、路由任务并在共享数据库上执行多步操作。
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pip install flask flask-cors requests termcolor pyngrok bitsandbytes -q
一个基于Google Agent Development Kit (ADK)和Model Context Protocol (MCP)构建的生产级多智能体客户服务系统，具备高级智能体间通信、工具集成和智能路由功能。
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pip install google-adk google-generativeai flask flask-cors pyngrok termcolor
一个结合Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)进行数据库操作的多代理客户服务系统。
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一个基于模型上下文协议（MCP）的多代理客户支持工作流系统，通过LangGraph代理和Flask服务器实现客户/工单管理。
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pip install --upgrade pip
一个基于Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)服务器的多代理客户服务系统，包含任务路由、数据库交互和客户响应生成功能。
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一个基于Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)的多代理客户服务自动化系统，包含路由代理、客户数据代理和支持代理，适用于客户服务自动化场景。
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一个基于多代理协作的智能客户支持平台，结合了LLM推理、数据库支持工具、MCP协议和多种用户界面（文本和语音）。
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一个企业级、生产就绪的多智能体AI系统，用于自动化客户支持操作，具有智能路由、升级和自动化功能，显著提高支持效率。
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