一个完整的模型上下文协议(MCP)实现,包含自定义书籍搜索服务器和基于Streamlit的聊天客户端,用于与本地LLMs集成并通过Google Books API搜索书籍。
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uv run server.py
一个完整的模型上下文协议(MCP)实现,包含自定义书籍搜索服务器和基于Streamlit的聊天客户端,用于与本地LLMs集成并通过Google Books API搜索书籍。
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uv run server.py
AI记忆中心是一个通过模型上下文协议(MCP)为AI助手提供共享记忆层的服务,可以存储个人上下文、偏好和笔记,供任何兼容MCP的AI助手访问,解决了切换AI工具时上下文丢失的问题。
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uv run python main.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供全球城市的实时天气信息和地理编码支持。
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npx tsx main.ts
一个基于AI模型的上下文协议(MCP)客户端,用于构建富上下文AI应用,支持多工具并行调用和LLM适配器封装。
MCP项目上下文服务器是一个用于管理开发项目上下文的完整解决方案,包括业务规则、代码标准、数据库查询、任务管理和历史记录等功能,确保Claude Code不会丢失项目的重要信息。
MCP项目实现了轻量级的模型上下文协议,用于存储、版本控制和检索LLM及模型驱动代理的上下文片段。
该项目是一组基于Python和MCP的示例,展示了MCP客户端和服务器在模型采样、通知和文件访问等场景中的协作方式。
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uv run client.py
一个用于开发符合Model Context Protocol标准的服务器的项目模板,提供最佳实践、全面文档和现代项目管理功能。
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docker run -p 3000:3000 mcp-server
MCP Workflow Builder是一个用于创建、管理和执行复杂工作流的Python框架,结合了机器学习、自动化和人工干预流程,适用于需要确定性、可审计工作流的场景。
通过MCP(Model Context Protocol)连接的电商智能代理,实时查询产品信息、库存、价格等。
一个用于与Prometheus监控系统交互的模型上下文协议(MCP)服务器,支持查询警报、检查服务器连接和Bearer令牌认证。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Model Context Protocol (MCP)的任务管理工具,提供任务列表获取和任务详情查询功能。
该项目研究AI模型如何通过MCP与外部工具交互,并探索攻击者如何利用这种连接进行攻击,包括提示注入、工具中毒和数据泄露。
一个TypeScript MCP服务器,连接Claude Desktop到本地prompts/文件夹,实现提示文件的自动列表、读取和保存功能。
一个基于MCP协议的书签管理工具,提供书签的增删查改功能以及研究分析提示。
一个用于学习、实验和记录模型上下文协议(MCP)的中心仓库,涵盖协议基础、实验和集成部署。
一个展示模型上下文协议(MCP)服务器和客户端架构的仓库,提供与LLM(如OpenAI/Anthropic)集成的实用示例。
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uv run python example-client-spotify/spotify_langchain_client_v2.py
一个与Ollama本地模型集成的智能聊天客户端,能够自动调用工具处理用户请求并提供最终回答。
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pip install -r requirements.txt
一个Go实现的代理服务,支持MCP客户端通过OAuth连接到远程MCP服务器,提供双模式操作(Stdio或HTTP/SSE服务器)和灵活的传输策略。
一个轻量级的模型上下文协议(MCP)代理,位于LLM客户端和多个上游MCP服务器之间,提供缓存、延迟测量和请求审计功能。