Gemini MCP Server 85b9ebbc
@2lab.ai/gemini-mcp-server
一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供与Google的Gemini CLI的桥梁，允许MCP兼容的客户端（如Claude Desktop）直接与Gemini CLI交互以启动新的聊天会话或继续现有会话。
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npx @2lab.ai/gemini-mcp-server
Gemini MCP Server A0414f51
@modelcontextprotocol/inspector
一个遵循 Anthropic 官方 MCP 指南的服务器，为 Claude Code 和其他 MCP 客户端提供 Google Gemini AI 功能，包括实时网络搜索、YouTube 视频分析和多模式对话。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
Gemini MCP Server A04d9de1
ts-node
Gemini MCP Server是一个实现模型上下文协议（MCP）的服务器，用于与AI助手和其他MCP兼容客户端集成，提供谷歌搜索功能。
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npx ts-node src/test.ts
该项目通过MCP协议将Google的Gemini AI模型与Claude CLI集成，提供多模型支持、JSON响应格式和强大的错误处理功能。
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pip install google-generativeai
基于Google Gemini AI的客户支持机器人，遵循MCP协议标准，提供高性能、多语言支持且完全免费的AI响应服务。
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pip install -r requirements.txt
一个最小化且功能强大的模型上下文协议（MCP）服务器，将Google的Gemini 1.5模型（带有Google搜索基础支持）作为可调用工具暴露给任何兼容MCP的AI代理。
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pip install mcp google-generativeai google-auth
一个基于Google Gemini AI的MCP服务器，使AI编程助手能够分析和理解视频内容，适用于安全监控、教育学习、代码教程等多种场景。
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python -m venv .venv
Gemini Workflow Bridge MCP 是一个结合了 Gemini 和 Claude 的上下文压缩引擎，通过 Gemini 提供事实提取和 Claude 进行推理，实现高质量的规范生成和代码编辑，同时显著降低 Claude 的令牌使用成本。
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pip install -e .
提供构建生成式AI系统的端到端实践指南，专注于RAG、代理和工具，包括数据处理、集成、评估和优化。
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一个全面的LangGraph学习资源库，涵盖代理工作流、状态图、持久化、内存管理、工具调用、MCP和LangSmith跟踪等功能，提供AI代理、多步推理、人机交互的实践示例，以及构建可靠LLM系统的生产就绪模式。
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该项目包含样本MCP服务器、交互式代理CLI和多代理编排示例，用于集成MCP工具和LLM API。
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uv run python -m mcp_servers.example_server.server
一个生产就绪的模型上下文协议（MCP）服务器，使AI代理能够与任务管理PostgreSQL数据库交互，进行模式检查、批量数据插入和统计检索。
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一个使用MCP和LLM技术生成图表的示例项目，结合LangChain和MCP-ECharts实现图表渲染。
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一个与replicate-2-r2 Cloudflare Worker交互的模型上下文协议（MCP）服务器，提供AI图像生成功能。
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Generic MCP Server 84d1a228
generic-mcp-server
一个可配置的通用MCP服务器，用于与外部API集成，支持动态工具创建和多种认证方式。
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npx generic-mcp-server
一个基于MCP协议的问候服务，提供个性化的问候功能，支持Gradio用户界面和SmolAgents驱动的AI调用。
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docker run -i --rm -p 6274:6274 -p 7860:7860 -p 6275:6275 mcp-greeting-server
MCP服务器是一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器，用于开发和测试多代理对话系统。
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pip install -e ".[dev]"
一个提供程序化访问SNP数据的MCP服务器，支持通过标准化接口查询经过整理的基因组学信息。
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Genvoy是一个生产级的MCP服务器，为fal.ai媒体工作流提供安全、结构化的接口，支持模型发现、成本估算、媒体生成、输出比较及本地存储等功能。
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uv run python -m genvoy.server
MCP Server是一个持久化后端服务，通过集中管理内存、工具和逻辑，减少AI代理上下文窗口膨胀问题。
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pip install -r requirements.txt