一个使用Ollama本地语言模型而非云端API的MCP客户端实现,提供隐私保护、无API成本及完全控制AI基础设施的能力。
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uv run python main.py
一个使用Ollama本地语言模型而非云端API的MCP客户端实现,提供隐私保护、无API成本及完全控制AI基础设施的能力。
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uv run python main.py
轻量级MCP服务器,用于将任意文本传输到剪贴板,优化与AI的工作流程。
一个结合MCP协议和Python代码执行的高级数据处理框架,用于高效解决复杂分析任务。
MCPCodeEx是一个展示Model Context Protocol (MCP)实际工作原理的示例项目,通过代码实现AI代理与外部系统高效通信。
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python test.py
一个Python库,提供可重用的基础设施,用于构建Model Context Protocol(MCP)服务器,减少样板代码并保持一致的架构模式。
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pip install mcp-commons
MCP服务器间通过HTTP进行通信的工具,支持与多种LLM提供商(如OpenAI、AWS Bedrock)的集成。
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pip install -r requirements.txt
conductor是一个AI代理工具网关,通过单一MCP端点聚合多个上游工具,提供实时认证、审计和访问控制。
用于从Confluence页面下载图片和draw.io图表的MCP服务器和CLI工具,支持Docker部署和AI助手集成。
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python3 -m venv venv
MCPConnect是一个强大的、基于属性的Delphi库,用于构建模型上下文协议(MCP)服务器,支持多种传输方式(HTTP via WebBroker/Indy和STDIO)和完整的JSON-RPC 2.0合规性。
用于AI代理的MCP服务器注册表搜索和集成管理工具,支持搜索、安装、卸载和管理MCP服务器。
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docker run -p 8080:8080 \
使用Azure Container Apps部署基于Node.js/TypeScript的远程Model Context Protocol (MCP)服务器,支持多语言模型与外部工具的安全交互。
一个隐私优先的AI代理,持续关注您的数字生活并主动提供见解、警告和帮助,无需请求。
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pip install -r requirements.txt
一个功能丰富的网关、代理和MCP注册表,用于统一发现、认证、速率限制、可观测性、虚拟服务器、多传输协议以及可选的Admin UI,为AI客户端提供统一的端点。
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docker run -p 6006:6006 -p 4317:4317 arizephoenix/phoenix:latest
一个基于Docker部署的上下文协议网关服务,提供REST API接口管理gateways、virtual servers和tools,支持SSE和MCP协议连接。
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docker run -d --name mcpgateway \
一个评估AI代理应用中Model Context Protocol(MCP)工具调用与直接上下文加载在数据库查询中的成本与效率权衡的基准测试项目。
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uv run python rdb/seed.py
一个完整的基准测试和分析套件,用于在MS MARCO数据集上评估五种上下文共享策略的性能、开销和一致性。
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python -m venv venv
MCP对话式数据访问代理是一个通过AI整合多个数据源的工具,允许用户通过单一查询获取来自多个系统的统一答案,适用于客户支持和技术服务场景。
MCP协调服务器是一个集中式状态管理系统,用于管理多人开发工作流中的计划、任务和交接状态。
mcp.core 是一个平台无关的模型上下文协议(MCP)集成工具,提供双向MCP功能,使AI助手能够使用外部工具或外部AI助手访问LAMA功能。
MCPCore是一个通用的Swift包,提供用于Model Context Protocol(MCP)服务器的核心类型,支持在macOS/iOS应用中嵌入以实现AI代理控制和开发测试。