基于AWS Lambda和Auth0认证的AI旅行代理服务，提供用户感知的旅行预订和管理功能。
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python3 -m venv .venv # Create virtual environment
FastMCP是一个轻量级的MCP服务器框架，用于连接AI助手与外部数据源和工具，提供实时信息访问和功能执行能力。
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uv run mcp-server.py
一个基于Streamlit的聊天应用，连接Ollama LLM后端和多个MCP服务器，允许LLM发现并调用MCP服务器提供的工具。
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pip install uv
structsure是一个简单可靠的库，用于从大型语言模型（LLMs）获取结构化JSON输出，并具有自我修正功能。
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pip install -e .
一个安全的多层AI代理系统，用户身份从前端认证传播到代理层再到资源API，通过三层独立访问控制实现深度防御。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python构建的功能完整的Model Context Protocol (MCP)服务器，用于管理学生记录系统，支持任何MCP兼容的AI客户端通过自然语言调用其工具。
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Python function calls
一个为教育机构设计的全自动多代理AI支持系统，通过专业化智能代理处理学生入职、技术故障排除、进度跟踪和常见问题解答。
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python -m venv .venv
一个开源的MCP服务器，为AI助手提供安全访问大学学生门户数据的能力，实现24/7智能学生支持，减轻行政负担。
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pip install uv
Study Buddy AI 是一个基于 Google Agent Development Kit (ADK) 和 Gemini 2.0 Flash 的多代理个性化辅导系统，能够评估知识水平、适应学习风格并跟踪学习进度。
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python -m venv .venv
Study MCP Server 824a21a1
@modelcontextprotocol/inspector@0.9
基于Spring Boot WebFlux实现的模型上下文协议（MCP）服务器，提供工具供大语言模型调用。
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npx @modelcontextprotocol/inspector@0.9
subsidy4u (Atypis)
playwright
AI驱动的德国补贴项目匹配助手，通过智能筛选和实时可视化帮助公司快速找到符合条件的资助项目。
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npx playwright install chromium
PluresLM MCP是一个为AI助手提供持久化向量内存和P2P同步的分布式服务。
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docker run -p 3001:3001 -e MCP_TRANSPORT=sse plures/pluresLM-mcp
Super-MCP是一个生产级模型上下文协议平台，提供120种技能、54种已验证工具、3种互动游戏、键盘优先的终端用户界面以及完整的可观察性堆栈，适用于各种AI代理的扩展和集成。
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pip install -e ".[all]"
Superset MCP Server 3ff199a7
@smithery/cli
通过API控制Apache Superset的中间件服务，使AI代理能够以编程方式连接并操作Superset实例。
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npx -y @smithery/cli install @aptro/superset-mcp --client claude
一个基于AI的冲浪点推荐系统，利用自主推理和实时数据分析为用户提供最佳的冲浪地点建议。
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python tests/test_mcp_resources.py
一个基于MCP协议的股票暴涨分析工具，提供全面的技术分析和投资决策支持。
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python install.py
一个基于模型上下文协议（MCP）的旅行规划应用，通过协调多个专业代理（团队、食物、旅行）来回答复杂查询，支持实时天气数据和多代理协作。
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python -m venv venv
Sutra 7af526bc
@kognyt/salesforce-mcp
开源MCP服务器，使任何AI助手成为Salesforce专家，提供准确的平台知识和数据查询功能。
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npx -y @kognyt/salesforce-mcp
在Databricks应用上托管模型上下文协议(MCP)提示和工具，使AI助手如Claude能够通过安全认证接口与Databricks工作区交互。
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uvx --refresh --from git+ssh://git@github.com/YOUR-USERNAME/your-repo.git dba-mcp-proxy \
Swagger MCP代理是一个将Swagger/OpenAPI规范与AI助手集成的自定义模型上下文协议服务器，适用于API集成和开发。
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npx tsx /src/main.ts