7160 Microsoft Graph MCP
microsoft-graph-mcp
为AI助手提供Microsoft 365集成的MCP服务器，支持访问Outlook、OneDrive、Calendar、Teams等服务并自动化工作流程。
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npx microsoft-graph-mcp
A1 MCP Bridge是一个为Unitree A1机器人提供模型上下文协议（MCP）接口的工具，连接低级C++控制循环和基于LLM的工具。
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pip install mcp fastmcp
一个智能路由用户查询到专业智能体的多智能体编排系统，支持数据库操作、Jira任务管理和统一响应处理。
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python3 -m venv venv
基于A2A协议的多代理系统，提供智能编排、安全认证和权限管理功能，适用于复杂的AI代理交互场景。
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uv run ruff check . # Lint code
A2A和MCP协议提供AI代理之间的标准化交互方式，支持不同框架间的无缝通信和工具调用。
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uv run a2a_policy_agent.py # Google ADK, port 9999
利用模型上下文协议（MCP）作为标准化机制，发现和检索Google A2A代理卡，实现代理间的动态交互。
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uv run --env-file .env a2a-mcp --run mcp-server --transport sse
在Cloudflare Workers上部署无需认证的远程MCP服务器，支持自定义工具并与Cloudflare AI Playground及本地MCP客户端连接。
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一个可复现、可扩展、可调试的单智能体与MCP工具服务Demo，专注于决策与编排，适用于智能体开发与集成场景。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP和A2A协议的多代理系统构建工具，支持任务协调、代理发现和通信功能。
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python3 -m venv .venv
一个多代理系统，通过A2A（代理间协调）和MCP（模型上下文协议）自动生成专业商业和技术提案。
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pip install -r requirements.txt
一个遵循Model Context Protocol (MCP)和Agent-to-Agent (A2A)规范的多智能体客服系统，通过独立的Router、Customer Data和Support代理协同工作，提供高效的客户支持服务。
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python database_setup.py
一个分布式多智能体系统，通过A2A协议、MCP和LangGraph协调复杂任务，适用于自动化任务分解与执行。
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python -m venv venv
一个开放的协议，用于实现不同AI代理之间的通信和互操作性，支持多代理协作和任务管理。
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A2A是一种基于HTTP和JSON-RPC的代理间通信协议，支持代理之间的结构化消息传递。
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A2a Protocol MCP Server Js
@aiagentkarl/a2a-protocol-mcp-server
实现Google Agent2Agent (A2A)协议的MCP服务器，用于AI代理的发现和任务委派。
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npx @aiagentkarl/a2a-protocol-mcp-server
实现一个多代理网络，连接到MCP服务器。
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提供基于A2A（代理间通信）和MCP（模型上下文协议）的智能代理系统架构，实现决策与执行分离，适用于安全威胁检测等复杂场景。
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专为Sangfor CMDB工作流设计的轻量级服务，提供域名查询/创建工具及相关资源支持，使LLM客户端能够处理CMDB数据。
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python -m venv .venv
A6 Crm MCP Server
@modelcontextprotocol/inspector@latest
一个支持远程MCP连接并内置Google OAuth的服务器，可用于构建和管理MCP工具。
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npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
一个集成了AI代理、外部工具（如Google Calendar和Telegram Bot）和MCP服务器的自动化工作流系统，用于自然语言处理和任务自动化。
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