MCPal是一个轻量级的MCP服务器，支持原生桌面通知，带有操作按钮、文本回复和LLM感知图标，兼容任何MCP客户端。
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MCP All Servers
@modelcontextprotocol/server-memory
该存储库是模型上下文协议（MCP）的参考实现集合，展示了如何为大型语言模型（LLMs）提供安全、受控的工具和数据源访问。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
为Claude Desktop设置Model Context Protocol (MCP)服务器，实现营销数据分析、社交媒体管理和电子邮件营销功能。
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pip install pipx uv
MCP API Requester
@modelcontextprotocol/inspector
一个允许LLM通过MCP协议发起自定义HTTP请求的工具，支持多种HTTP方法和配置选项，适用于API测试和外部服务交互。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
用于MCP Apps协议的可重用HTML渲染器，可在支持MCP的客户端中以沙盒iframe形式呈现交互式、自包含的UI。
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pip install mcp # optional
一个全面的MCP（模型上下文协议）客户端和服务器架构模式集合，提供多种框架、传输机制和认证策略的实现示例，适用于天气服务、数据分析和AI应用开发。
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python io_prompt_client_bedrock.py server_script.py source_code.py
MCP Atlassian Server是一个连接AI代理（如Claude Code、Cursor、Claude Desktop等）与Atlassian Jira和Confluence的服务器工具，提供45种工具以实现全面的Atlassian访问。
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一个轻量级高性能的MCP服务器，允许AI代理直接控制Jira和Confluence，提供Atlassian文档格式支持和响应优化。
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一个基于JWT认证和范围授权机制的MCP协议服务原型，适用于企业级访问控制场景。
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uv run python -m src.server
MCP with Autogen是一个多代理系统连接工具，用于将Autogen LLM客户端连接到一个或多个MCP工具服务器，支持HTTP/SSE MCP服务器连接和本地MCP服务器启动。
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MCP AutoML是一个支持AI代理执行端到端机器学习工作流程的服务器，包括数据检查、处理和模型训练。
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一个基于LangGraph的模型上下文协议（MCP）服务器，提供模块化、可扩展的工具和资源管理功能。
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python -m app.server
一个用于构建MCP（模型上下文协议）客户端和服务器的Python工具，支持AI应用程序调用外部工具。
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python3 -m venv .venv
MCP Bilibili Img Uploader 是一个基于 MCP 协议的服务器项目，允许大语言模型调用工具将本地图片上传到 Bilibili 图床并返回永久 HTTPS 链接。
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pip install "mcp[cli]" httpx
MCP Bridge帮助团队将现有的HTTP操作转换为结构化的、本地优先的MCP工具，供Claude Desktop、Cursor、Zed等MCP客户端安全调用。
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一个用Rust编写的模型上下文协议(MCP)桥接工具，作为透明代理使本地MCP客户端能够与Docker容器内的MCP服务器安全通信。
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MCP Bridge Server 是一个为浏览器扩展提供本地工具调用能力的桥接服务，通过HTTP/REST API管理和调用多个MCP服务进程，适用于网页版AI平台集成。
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pip install -r requirements.txt
一个基于GPT-4o-mini和MCP协议的语音文本交互AI助手，支持记忆对话、自定义服务集成和异步设计。
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Brunella Agent System (BAS) 是一个基于本地LLM（Ollama）的多代理系统，用于自动化软件开发，采用MCP协议和混合Node.js/Python架构。
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python scripts/sync_foszal.py
由DeepLearning.AI与Anthropic合作推出的课程，教授如何使用Model Context Protocol (MCP)构建上下文丰富的AI应用。
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