一个模型上下文协议(MCP)服务器，使AI助手能够与Parallel Works ACTIVATE REST API交互，管理集群、存储、工作流等资源。
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一个全面的实践指南，介绍如何使用Pydantic AI学习和应用模型上下文协议（MCP），包括详细解释和代码示例。
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pip install "pydantic-ai-slim[openai,fastmcp]"
MCP商业自动化代理是一款集成MCP服务器的AI代理，提供数据库分析、电子邮件通信、网络研究和战略决策支持，适用于企业自动化工作流程。
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pip install -r mcp_business_agent/requirements.txt
基于Pydantic AI框架的代码执行代理工具，通过动态生成和执行Python代码实现高效AI代理任务，显著减少令牌使用。
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python pydantic_main.py
一个基于pydantic框架的工具，用于将收费的LLM模型转换为GPT OSS云服务，适用于AI代理和多代理系统的开发。
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一个轻量级的MCP服务器，用于远程管理PydanticAI代理的生命周期和配置。
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Pylon MCP
@pylonapi/mcp
Pylon MCP服务器是一个为AI代理提供20种即时功能的API网关，支持通过x402微支付按需付费，无需注册或订阅。
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npx @pylonapi/mcp
一个展示最小化模型上下文协议（MCP）服务器和客户端通过stdio连接的示例，包含计算器工具和问候资源。
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python .\server\calc_server.py
一个基于Python和FastAPI构建的完整Model Context Protocol（MCP）服务器，提供实时天气数据、网页搜索功能和强大的HTTP/SSE传输层。
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python -m venv .venv
一个交互式笔记本环境，用于探索、列出和调用MCP（Model Context Protocol）服务器的工具，适合构建和测试基于LLM的工具驱动AI代理。
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一个基于FastMCP 2.0和Python的模型上下文协议（MCP）服务器，为AI助手提供标准化工具，用于管理ServiceNow服务请求。
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pip install uv
一个基于Python的MCP服务器，通过HTTP或Stdio提供当前时间功能。
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uv run mcp-server
一个基于Python的AI代理工作流，通过MCP工具查找LinkedIn个人资料URL，抓取资料并使用LLM生成简短摘要和两个有趣的事实。还包括示例MCP服务器（数学和天气服务）和客户端演示。
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pip install pipenv
一个Python客户端，连接本地MCP服务器并利用OpenAI进行自然语言处理。
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pip install -r requirements.txt
一个现代化的Python开发工具包，通过Model Context Protocol (MCP)提供代码检查、格式化和测试功能，适用于专业开发工作流程。
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pip install python-lft-mcp
一个基于Go的MCP服务器，用于运行Python环境执行LLM生成的代码，适用于网页内容抓取等场景。
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Python MCP服务器是一个基于客户端-服务器架构的工具，用于连接大型语言模型(LLM)与电子商务数据，并通过AI代理实现工具调用。
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一个用于构建模型上下文协议（MCP）服务器的生产级Python模板，提供完整的架构验证、全面测试和示例实现。
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uv run python test_server.py
一个使用OpenWeatherMap API提供天气信息的MCP服务器，集成了LangGraph和Google的Gemini AI，适用于需要实时天气数据和AI交互的应用场景。
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python -m weathermcp.client
为LLMs提供高效访问Pywr-DRB水资源模型代码库的服务，通过静态分析提取源代码结构和数据。
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uv run python -m pywrdrb_mcp.server