一个简单的模型上下文协议(MCP)服务器,提供有用的提示和工具。
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一个简单的模型上下文协议(MCP)服务器,提供有用的提示和工具。
使用Python和MCP SDK构建可被LLMs(如ChatGPT)调用的工具服务器,支持本地和HTTP模式运行,并可集成到Open WebUI等平台。
一个强大且可扩展的模型上下文协议(MCP)服务器,使AI代理能够与外部工具和服务交互,提供任务管理系统等功能。
一个基于Model Context Protocol (MCP)的示例服务器应用,为AI代理提供工具和资源,支持STDIO和HTTP两种传输类型,并集成了FastAPI框架。
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pip install -r requirements.txt
@modelcontextprotocol/inspector@latest
一个基于MCP协议的自定义服务器,用于从TMDB获取演员和电影信息。
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npx -y @modelcontextprotocol/inspector@latest
一个基于Model Context Protocol (MCP)的天气数据服务,提供美国国家气象局(NWS) API的天气警报和预报功能,适用于集成到AI代理或其他应用中。
一个通过MCP协议与Google Calendar API集成的服务器,用于按日期查询和返回日历事件。
一个基于Spring AI的MCP服务器,支持可流式HTTP传输,适用于云部署。
一个基于Java 21的Model Context Protocol (MCP)服务器实现,支持JSON-RPC 2.0消息解析和序列化,适用于工具调用和消息传递场景。
MCP服务器是一个标准化协议实现,用于连接AI模型与不同数据源和工具,提供资源、工具和提示三种核心能力。
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uv run main.py
MCP服务器是一个标准化协议实现,用于连接AI模型与不同数据源和工具,提供资源、工具和提示三种核心能力。
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uv run main.py
MCPServerExample是一个展示模型上下文协议(MCP)服务器功能和用法的演示项目,提供基本实现以帮助用户理解如何集成和使用MCP服务器。
一个基于Python的MCP服务器,提供高级Excel文件操作功能,包括创建、读取、写入、格式化等,便于自动化和集成Excel工作流。
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pip install -r requirements.txt
包含两个示例项目:使用DOT格式数据生成Graphviz流程图和基于模型上下文协议(MCP)的简单天气服务器演示。
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python3 -m venv .venv
mcp-server-faqsimple
该MCP服务器使AI助手能够通过模型上下文协议(MCP)无缝访问FAQsimple知识库,实现FAQ内容的搜索、检索和引用。
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npx mcp-server-faqsimple
一个展示使用FastMCP、LangChain和OpenAI进行多服务器MCP通信的演示项目,包含数学和天气服务器,并通过智能代理进行交互。
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python mathserver.py
一个简单的MCP服务器,用于获取langchain、openai、lama-index等工具的最新文档。
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uv run main.py
一个生产就绪的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,连接 LLMs 到 Epic 的 FHIR API,支持 stdio(用于 Claude Desktop)和 HTTP/SSE 传输,并具有 OAuth2 后端系统认证。
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uv run python create_keys.py
在Cloudflare Workers上部署远程MCP服务器,支持OAuth登录和工具调用,适用于AI开发与集成场景。
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npx nx dev remote-mcp-server
wrangler
一个基于Firebase的Model Context Protocol (MCP)服务器实现,提供本地Node.js和Cloudflare Workers两种运行模式,支持Firestore数据库的读写、更新、删除和查询操作。
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npx wrangler secret put FIREBASE_PROJECT_ID