MCP Apollo V2 107245b7
mcp-proxy-auth
一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器实现，用于无缝集成Apollo.io API，使AI助手能够与Apollo.io数据进行交互。
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npx mcp-proxy-auth node dist/index.js
一个实现模型上下文协议（MCP）并集成Morph AI的智能代码编辑服务器，提供高级代码操作功能，适用于Cursor和Emacs等编辑器。
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一个生产就绪、可插拔的AI工具调用审批系统，支持与模型上下文协议（MCP）集成，提供工具级和调用级审批机制。
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一个基于MCP协议、提供交互式数据可视化的应用，支持API无关设计、MCP工具集成和主机样式适配。
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一个展示如何使用模型上下文协议（MCP）和MCP应用扩展将AI辅助的粉丝互动从纯文本转换为交互式视觉体验的演示平台。
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MCP Apps Todo
@modelcontextprotocol/inspector
一个通过MCP协议在对话中嵌入交互式UI的待办事项管理应用，支持在Claude客户端中直接操作任务。
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npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:3000/mcp
一个完整的待办事项管理应用，具有现代化的Web界面、基于FastAPI的REST API，以及集成Model Context Protocol (MCP) 的Gemini CLI支持。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python的MCP协议应用，用于与Java Spring Boot后端集成，提供客户和订单的查询与管理功能。
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python -m venv venv
一个用于构建和嵌入符合SEP-1865标准的MCP应用程序的SDK，支持框架无关和React，提供状态管理和工具调用功能。
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一个完整的端到端学习项目，展示了模型上下文协议（MCP）的三个相互连接的组件，包括算术API、MCP服务器和测试客户端。
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一个基于FastMCP和SSE传输的MCP协议服务器，提供论文搜索和信息提取等功能，适用于学术研究和开发调试场景。
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pip install -r requirements.txt
一个MCP服务器，提供对Asana API的访问，允许AI助手与Asana数据进行交互。
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uv run python -m mcp_asana.server
通过HTTP/SSE远程运行MCP服务器，提供按需执行的MCP包服务，适用于团队内部网关和托管MCP运行时环境。
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一个基于MCP协议的服务器实现，通过JSON数据库提供政府ID信息（Aadhaar、PAN卡、护照）和申诉状态查询，并与Google的Gemini LLM API集成。
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python -m venv .venv
一个用于快速实现MCP协议的工具，支持通过教程快速搭建服务器并与Claude桌面版测试。
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MCP Assist是一款基于Go语言开发的服务器，允许大型语言模型（LLM）执行终端命令并与文件系统交互，适用于文件管理和笔记整理。
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一个基于SSE/HTTP协议的通用MCP客户端工具，支持动态创建Worker Agent和Supervisor Agent，实现多服务器工具调用和结果合成。
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pip install -r requirements.txt
一个生产就绪的模型上下文协议（MCP）服务器，为AI助手提供工具和资源，支持多种工具调用和资源访问。
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docker run -p 3000:3000 mcp-assistant-server
MCP-Atom是一个零样板框架，通过读取文件结构和JSDoc注释自动发现、验证和注册工具、提示和资源，适用于快速构建MCP服务器。
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MCP-Bench是一个用于评估大型语言模型在工具使用场景中能力的综合框架，通过模型上下文协议（MCP）实现端到端的评估流程。
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python ./utils/collect_mcp_info.py