MCP-SEO是一款开源的SEO分析工具包，提供全面的SEO审计功能，适用于AI代理和人类用户，支持CLI和MCP服务器访问。
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pip install mcp-seo
MCP服务器示例，用于展示MCP服务器的基本功能和用途。
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一个基于角色的上下文管理服务器，用于定义和管理AI代理的上下文边界，支持角色创建、记忆管理和动态风格调整。
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MCP终端工作区提供了一套工具和服务器，使AI代理能够通过终端访问与计算机系统交互。
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pip install -r requirements.txt
基于Node.js的模型上下文协议(MCP)服务器，用于通过awaBerry平台远程连接设备，无需SSH、VPN或开放端口，支持文件管理、数据库连接和终端命令执行。
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MCP-Use是一个开源库，允许开发者将任何大型语言模型（LLM）连接到MCP服务器，构建具有工具访问权限的自定义代理。
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pip install mcp-use
一个完整的FastMCP（模型上下文协议）设置，包括服务器和客户端实现，用于演示工具调用、资源访问和提示生成。
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pip install fastmcp
一个基于模型上下文协议（MCP）的客户端-服务器架构用户管理系统，具备AI驱动的查询功能。
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一个基于MCP协议的天气服务客户端与服务器实现，支持通过VS Code等客户端进行交互。
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uv run client.py ./server.py
通过Goose AI代理实现Spring Boot应用与Model Context Protocol (MCP)的集成，简化AI功能的开发与部署。
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一个基于.NET 10构建的MCP协议服务器，通过JSON-RPC 2.0接口提供工具调用功能，适用于AI助手集成和自定义工具开发。
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一个用于与MCP服务器交互的客户端工具，支持系统二进制安装和引用。
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一个无需认证的远程MCP服务器，可在Cloudflare Workers上部署，支持从Cloudflare AI Playground和Claude Desktop连接使用。
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基于Model Context Protocol (MCP)的服务器示例，用于标准化AI模型和客户端之间的通信，支持多插件处理、上下文管理和不同内容类型处理。
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一个基于Pydantic AI框架和Gemini-2.0-Flash LLM的定制化MCP客户端-服务器解决方案，支持与Brave搜索MCP服务器和自定义邮件发送服务器交互。
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python -m venv venv
一个Java实现的Model Context Protocol (MCP)服务器，为AI助手提供文件系统访问功能，支持多种传输机制（stdio、HTTP、SSE）和全面的文件操作。
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一个Go语言实现的模型上下文协议（MCP）服务器，用于连接LLM应用与外部数据源和工具。
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一个用于构建模型上下文协议（MCP）服务器的全面指南和示例集合，支持Python和TypeScript实现，包含核心功能、安全性和最佳实践。
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pip install -r requirements.txt
基于MCP协议的IP归属地查询服务器，提供IP地址地理位置信息查询功能，适用于需要IP定位服务的应用场景。
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wrangler
一个部署在Cloudflare Workers上的生产级MCP服务器，为AI代理提供电商功能，并通过Chatwoot与WhatsApp无缝集成。
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npx wrangler secret put NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL