MCP协议的餐厅订单服务实现，适用于桌面端餐饮订单管理场景。
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一个生产级的MCP服务器模板，用于将任何REST API包装为一组工具、提示和资源，供LLMs使用。
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的智能服务器，提供简历解析、智能问答和邮件发送功能，适用于求职者和招聘场景。
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基于Model Context Protocol (MCP)的履历评分服务，使用OpenAI的GPT模型评估履历与职缺的匹配度，提供多维度的评分和改进建议。
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一个提供格式化简历数据的MCP服务器，支持Markdown格式输出和电话号码验证。
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pip install -r requirements.txt
MCP-Rig是一个Rust库，提供Model Context Protocol（MCP）与Rig的LLM代理框架之间的无缝集成，使MCP工具可在Rig代理中使用。
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Adaptive MCP-RMS是一个基于大型语言模型的动态可重构制造系统优化框架，提供完整的模拟、自学习原语和实验分析功能。
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python -m venv venv
MCP roo
@mtuckerb/mcp-roo
一个MCP服务器，为AI代理提供与Proofessor（专注于代码解释、技术概念、调试和架构分析的专家AI代理）通信的标准化接口。
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MC Proto是一款基于Protocol Buffer的高效AI工具编排协议，通过二进制序列化和Buf Schema Registry实现低Token消耗和运行时模式解析，适用于大规模企业级AI代理环境。
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一个用于路由工具发现和工具调用的MCP服务器，可连接多个下游MCP服务器并动态管理工具上下文。
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python3 -m pip install -r requirements.txt
一个Node.js应用程序，作为MCP（Model Context Protocol）主机，通过REST API桥接Salesforce（Apex/Flow）与远程MCP服务器。
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基于Rust实现的模型上下文协议（MCP），提供生产就绪的AI代理与WordPress集成解决方案，具备27种WordPress工具、企业级安全架构和Kubernetes支持。
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一个自包含的Node.js客户端，用于通过HTTP访问MCP（模型上下文协议）服务器。
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MCP Runner是一个轻量级框架，用于通过MCP服务器运行自动化工作流，无需LLM（大型语言模型）。它允许用户编写纯JavaScript工作流，直接调用MCP服务器工具，结合MCP生态系统的广度和脚本的速度与可预测性。
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MCPRuntime是一个生产级的Python SDK，用于构建、部署和管理模型上下文协议（MCP）服务器，使AI代理能够连接到现实世界的工具和数据。
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pip install mcpruntime
MCP Rust Starter
@modelcontextprotocol/inspector
一个功能完整的Model Context Protocol（MCP）服务器模板，使用Rust编写，展示了所有主要MCP功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector -- cargo run --bin mcp-rust-starter-stdio
一个Claude Code插件，用于配置和暴露三个MCP服务器：context7（高级上下文管理）、sequential-thinking（顺序推理和思维过程）和serena（Serena MCP服务器功能）。
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MCP（模型上下文协议）是一种让AI工具或LLMs（客户端）连接到数据源或工具（服务器）的标准规则集，适用于本地CLI工具和远程Web部署等多种场景。
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一个基于AI的SaaS应用编排引擎，通过Gemini API驱动并与MCP服务器交互，实现从用户描述到完整应用的自动化生成。
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MCP Safesql
tsx
一个最小化的MCP服务器，提供安全的只读SQL查询工具，并带有基本的PII屏蔽功能，适用于将LLM连接到数据库而不授予完整SQL访问权限的场景。
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npx tsx src/server.ts