基于EduChain库的MCP服务器，提供生成课程计划和多项选择题的教育内容生成功能，适用于教育技术集成。
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python -m venv venv
一个基于Flask的MCP服务器，用于生成多项选择题、课程计划和闪卡等教育内容，适用于教育工具集成和学习辅助。
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pip install -r requirements.txt
基于EduChain库的MCP服务器，集成了Claude Desktop，提供多项选择题生成器、课程计划生成器和闪卡生成器等教育内容生成工具。
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python -m venv venv
MCPeeker是一个全面的Model Context Protocol (MCP)服务器检测与管理平台，提供多层检测、评分、关联和生命周期管理功能。
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一个无状态的MCP服务器，为AI代理提供通过SMTP/IMAP发送和读取邮件的功能，支持MCP工具和REST API端点，专为Kubernetes部署设计。
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uv run mcp-mail
MCP环境代理是一个动态的MCP代理，允许实时切换环境变量，适用于多AWS账户或Kubernetes集群环境管理。
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uvx mcp-env-proxy@latest
MCP评估服务器是一个全面的AI评估平台，提供63种专业工具，涵盖14个类别，用于使用LLM-as-a-judge技术和基于规则的指标进行AI系统评估。
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pip install -e ".[dev]"
一个简单的MCP服务器示例，提供问候和时间查询功能。
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Diode MCP服务器是一个用于构建和部署可通过Diode网络发布的HTTP（可流式HTTP）MCP服务器的参考布局，支持HTTPS和端到端加密连接。
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python3 -m venv .venv
一个使用FastMCP构建支持流式HTTP传输的MCP服务器的完整示例，展示工具调用、资源访问和提示生成功能。
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一个基于Gradio的MCP服务器，提供通过LLM代理操作Excel文件的完整CRUD功能，包括创建、查询、更新、删除和合并表格。
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python main.py
一个基于Flask的服务器，提供Excel文件的高级管理功能，包括创建文件、定义命名范围、插入公式和处理VBA代码。
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通过Dify实现本地Excel操作的MCP服务器，支持Excel文件的创建、读写和管理。
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python3 -m venv venv
一个基于队列的执行服务器，用于监控和处理来自Brain MCP命令队列的作业，支持执行shell命令和Python脚本。
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一个基于Next.js 14的生产级应用，用于部署、观察和编排MCP服务器系统。
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docker run -d -p 3000:80 --name mcpfabric mcpfabric
MCP Factory是一个全面的MCP开发基础，提供生产就绪的服务器、模板和工具，支持双向通信和实时LLM采样，适用于高级AI集成开发。
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uv run python server.py
mcpfarm.ai是一个开源工具，用于集中管理和运行多个MCP服务器，提供实时仪表盘、API密钥安全和Python SDK支持。
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FastMCP是一个快速配置工具，用于简化Python项目的依赖管理和服务器配置。
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pip install fastmcp pandas numpy
为联邦城市搜救任务提供专业数字化工具的综合模型上下文协议服务器，增强灾难响应任务中的操作效率、安全性和协调性。
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pip install -e .
一个开源的Python MCP服务器，使大型语言模型能够执行FFmpeg命令、接收执行结果并根据FFmpeg源代码验证命令。
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uv run python3 client/test.py