使用LangGraph和MCP创建的金融分析AI代理，能够回答关于股票市场的当前报价、历史数据和企业信息等问题。
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python -m venv .venv
exmxc MCP端点提供结构化的机构智能能力，包括应用资本架构和sPEG估值框架，供AI代理和系统通过标准化协议接口访问和执行。
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Exocommand是一个MCP服务器，通过YAML配置文件将用户定义的shell命令暴露给AI编码助手，实现安全可控的命令执行。
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docker run \
提供游轮、酒店和旅游服务的API服务器，用于n8n AI代理工具。
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一个基于MCP协议的费用追踪服务器，用于通过自然语言跟踪、总结和管理费用。
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uv run --with fastmcp python main.py
一个基于Claude AI和MCP框架的智能个人财务跟踪系统，支持多货币、智能分类和分析功能。
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uv run python test_models.py
一个基于MCP协议的服务器，通过与Claude桌面客户端的集成，实现费用记录、列表展示和汇总功能。
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uv run fastmcp dev main.py
一个基于MCP协议的支出追踪服务器，提供添加、列出和汇总个人支出的功能，适用于个人财务管理。
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uv run main_exp.py
一款基于模型上下文协议（MCP）的个人费用追踪与管理服务器，支持通过自然语言交互进行费用管理。
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pip install -r requirements.txt
Experiment Java MCP Server
@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Spring Boot的天气数据服务，通过Model Context Protocol (MCP)提供天气信息，适用于AI助手集成。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
一个基于Model Context Protocol (MCP)的智能商品搜索和推荐服务器。
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uv run mcp_server.py
一个用于规划和执行结构化JSON控制计划（MCP/工具调用）的工具编排专家，优化了Context7、Vectorizer、HTTP和内部自动化端点的处理，并具有显式的回退推理功能。
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python preprocess.py --output datasets/train.jsonl --metadata datasets/train.metadata.json
一个基于大语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）和检索增强生成（RAG）的实验性项目，展示了如何构建一个能够与外部工具交互并利用检索增强生成技术的AI助手系统。
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Model Context Protocol (MCP) 是一个开放标准，旨在以标准化、安全和灵活的方式将AI助手连接到各种数据源和工具，使AI模型能够动态发现、检查和调用工具（包括API、数据库查询或文件系统交互），而无需为每个数据源进行自定义集成。
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python -m venv venv
一个基于Supabase API的ERP系统订单验证服务，支持AI代理通过MCP协议验证订单存在性和获取详细信息。
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一个使用模型上下文协议（MCP）的服务器-客户端项目，用于注册和调用工具，如添加、创建笔记和列出笔记。用户通过终端界面手动选择工具，不涉及大型语言模型（LLM）。
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一个模拟人类浏览行为的代理管道，用于收集临床论文、规范化内容并提取结构化的患者记录和诊断信息。
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pip install -e .[dev]
一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，将AI助手与EzBookkeeping集成，通过自然语言交互实现个人财务管理功能。
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uv run mcp dev main.py
Fabric A2A是一个模型无关、代理无关的消息传递系统，用于通过Redis Streams、Pub/Sub和MCP接口协调AI代理。
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Fabric MCP服务器是一个AI驱动的内容处理框架，通过Claude Desktop或Warp CLI提供内容分析、摘要、学习、编码和安全分析等功能。
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pip install yt-dlp