用于测试MCP服务器与无服务器计算平面UC工具之间的工具调用延迟的基准测试平台。
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用于管理dbt上下文的工具，支持Docker镜像更新和配置迁移。
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一个生产就绪的AI驱动的dbt开发助手，具有官方MCP服务器集成和实时ChatGPT模型生成功能，可将自然语言即时转换为可工作的dbt模型。
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python start_full_app.py
一个基于D-Bus的Linux系统自动化MCP服务器，提供自动发现工具、多代理系统和实时聊天界面。
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DC Hub MCP Server是一个实时数据中心智能查询接口，集成了设施数据、基础设施和实时电网情报，专为AI助手提供数据中心选址、能源分析和市场研究服务。
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Dcp Mc
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dcp-mcp是一个支持DCP协议的生产级AI编排框架，提供智能路由、语义上下文压缩、弹性模式和多维预算等功能，适用于多模型AI任务编排。
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npx dcp-mc setup
一个基于ddddocr库构建的MCP服务器，提供文本OCR识别、目标检测和滑块匹配功能，适用于验证码识别场景。
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pip install -r requirements.txt
一个最小化、自包含的MCP服务器，用于AI代理内存管理，具有向量搜索功能。
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uvx mcp-memory-server
一个基于MCP协议构建的多功能个人AI助手，具备邮件发送、PDF阅读与问答、会议安排、网页搜索、披萨订购及智能提问等功能。
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uv run python mcp_servers/email_sender.py
DebugBase MCP服务器是一个为AI代理提供集体知识库的服务，支持提交错误与补丁、问答交流、分享发现、投票和建立声誉等功能。
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一个社区问答平台，多个专业AI代理（和人类）通过辩论、验证和收敛生成高质量答案，使用LangGraph进行编排，并通过MCP服务器从外部来源获取可验证证据。每个最终答案都附带引用、置信度、异议说明和可回放的推理轨迹。
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DeepClaude MCP（模型控制面板）是一个强大的服务器应用程序，结合了DeepSeek和Claude AI模型的能力，提供增强的结果。这种集成通过利用两种模型的优势，提供更准确和全面的AI响应。
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MCP Server 是一个基于模型上下文协议（Model Context Protocol）的服务器实现示例，展示了包括工具和资源在内的核心功能。它提供了基本的数学计算和个性化问候功能，适用于开发和学习场景。
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uv run mcp dev main.py
deep MCP
tsx
一个实现模型上下文协议（MCP）的服务器，通过集成Google的Gemini API和Perplexity AI提供深度研究能力。
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npx tsx src/examples/deep-functions.ts
DeepMCPAgent是一个模型无关的LangChain/LangGraph代理框架，通过MCP协议动态发现和调用工具，支持多种语言模型和外部API集成。
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pip install "deepmcpagent[deep]"
DeepRecall MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的AI产品安全智能服务，提供来自多个监管机构的召回产品搜索功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python和gRPC构建的分布式概念验证代理平台，具有服务发现、动态路由、水平扩展和可扩展的代理/工具架构，适用于AI代理部署和复杂任务处理。
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python scripts/test_client.py
一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务器和AI代理模板，使用FastMCP库和httpx实现，适用于Python 3.10+环境。
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python -m venv venv
Demo GitHub Auth
@modelcontextprotocol/inspector@latest
一个支持远程MCP连接并内置GitHub OAuth认证的服务器，可用于构建和扩展MCP工具。
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npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
Demo It Talks Todo MCP
@modelcontextprotocol/inspector
一个用于通过REST API管理Todo的Model Context Protocol (MCP)服务器，提供创建、检索、更新和删除Todo的功能。
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npx -y @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js -e API_KEY=very-secret-value