一个轻量级的事件管理门户,用于Elasticsearch Agent Builder Hackathon,支持通过AI代理创建、列出、关闭和重新打开事件票证,操作员可通过简单的Web UI查看和管理。
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python generate_latest_logs_multi_incident.py
一个轻量级的事件管理门户,用于Elasticsearch Agent Builder Hackathon,支持通过AI代理创建、列出、关闭和重新打开事件票证,操作员可通过简单的Web UI查看和管理。
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python generate_latest_logs_multi_incident.py
Azure MCP Server是一个远程MCP服务器,部署在Azure Container Apps上,可通过HTTPS访问,允许AI代理通过安全的MCP工具调用代表用户执行Azure操作。
@modelcontextprotocol/inspector
基于Quarkus的模型上下文协议(MCP)服务器,用于管理Azor应用程序中的聊天会话数据,支持列出、读取和删除本地文件系统中的聊天会话。
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npx @modelcontextprotocol/inspector java -jar build/azor-mcp-server-1.0.0-runner.jar
一个基于Azure AI Foundry和MCP协议的AI代理,用于实时搜索和提供Microsoft技术文档的准确答案。
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python -m venv labenv
通过Azure AI Foundry代理服务访问MCP服务器上的工具。
一个参考实现,用于将Azure API Management暴露为MCP服务器,使AI代理能够通过自然语言发现、查询和交互API。
该项目提供了一个MCP服务器,用于通过MCP协议与Azure Blob Storage交互,可连接至Claude Desktop等客户端实现自然语言访问存储资源。
一个全栈的TypeScript Express后端与Streamlit前端结合的工具,用于管理Azure Boards的冲刺、问题和任务,并通过OpenRouter的DeepSeek API提供AI驱动的分析。
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pip install -r requirements.txt
@azure-devops/mcp
将AI助手(如GitHub Copilot、Claude、Cursor)连接到Azure DevOps,实现工作项、存储库、流水线、Wiki等的自然语言操作。
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npx -y @azure-devops/mcp sua-org -a envvar --domains repositories,work-items
一个集成Azure AI代理与Microsoft Learn MCP服务器的Python项目,用于创建能搜索官方文档并返回增强推理的按需代理。
使用Chainlit与配置了MCP(模型上下文协议)的Azure AI代理服务进行交互的动态聊天接口。
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pip install -r requirements.txt
一个基于微软智能体框架的多智能体编排系统,支持本地开发或作为托管工作流部署在Azure AI Foundry上。
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pip install -e .
基于Azure Functions和MCP协议的智能购物助手,提供产品查询、定制设计生成和客户服务功能。
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docker run -p 10000:10000 -p 10001:10001 -p 10002:10002 \
bach-mcp是一个连接Max音乐编程环境和AI模型(Claude和Ollama/Qwen)的桥接工具,支持两种模式:Claude模式和本地模式,用于音乐创作和工具调用。
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python -m pip install -r requirements.txt
阿里云运维MCP服务器是一个模型上下文协议服务器,提供与阿里云API的无缝集成,使AI助手能够操作阿里云资源,支持ECS、云监控、OOS等广泛使用的云产品。
一个用于管理开发过程的MCP服务器,具有零停机重启、自动崩溃恢复和智能开发/发布模式切换功能,适用于需要持续运行的原型和业余项目。
一个独立的MCP服务器,连接LLM客户端与Backstage开发者门户,提供目录搜索、API发现、模板执行和文档检索等功能。
一个基于OpenAPI自动生成的MCP(Model Context Protocol)服务器,用于处理模型上下文协议。
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pip install -e ".[dev]"
@kyalabs/badge
Badge为AI代理提供跨商户站点的持久身份验证,使代理能够积累信用并获得更好的服务待遇。
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npx @kyalabs/badge
MCP服务器是一个基于OpenAPI URL自动生成的模型上下文协议服务器,用于处理API请求和响应。
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pip install -e ".[dev]"