一个用于管理个人财务的MCP服务器，支持自然语言交互，适用于集成AI代理和个人助手。
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一个轻量级、可扩展的费用追踪服务，使用Python和MongoDB构建，支持自定义类别和持久化存储。
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pip install -r requirements.txt
一个提供50个专业领域专家角色模拟和提示增强的本地化模型上下文协议，用于提升AI交互的领域专业性和推理框架。
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MCP是一个开放标准，使AI应用能够安全连接到外部数据源和工具，为AI模型提供统一的服务交互协议。
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uv run python examples/000_dumb_mcp.py
一个用于构建远程模型上下文协议（MCP）服务器的TypeScript模板，提供现代工具链和最佳实践，并利用MCP TypeScript SDK。
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npx degit nickytonline/mcp-typescript-template my-mcp-server
基于Expo Router和React Native构建的本地化任务管理应用，支持离线操作和原生UI组件。
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npx expo prebuild
该项目展示了如何使用Express.js实现MCP服务器，并集成Sentry监控和性能跟踪，提供完整检测、部分检测和SSE传输的示例。
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一个基于FastMCP云的远程MCP服务器，用于跟踪费用、管理预算和分析消费模式。
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pip install fastmcp aiosqlite
一个基于Kubernetes的模型上下文协议（MCP）服务器，提供完整的Kubernetes工具集支持，包括Helm集成和多集群操作，可作为自定义扩展的基础。
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一个多步骤研究代理，用于比较多个网页的数据，基于LangGraph和Webfuse MCP构建。
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pip install -r requirements.txt
一个提供Twitter、Substack和CoinGecko等多源数据访问的模型上下文协议服务器，为AI模型提供统一的数据交互与分析接口。
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一个基于React、TypeScript和Tailwind CSS构建的现代化网页管理界面，用于管理Broxy MCP（模型上下文协议）服务器，提供路由管理、MCP工具配置、实时日志监控等功能。
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ezfhir是一个AI优先的FHIR规范工具，通过预处理压缩表示和确定性工具，为AI模型提供高效访问FHIR规范、实施指南及相关工件的能力。
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MCP-Server是一个桥接Gemini AI与Unity的通信服务，实现AI与Unity之间的数据交互。
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提供全面的F1赛车数据访问服务，包括实时遥测、天气、赛道状态和历史数据分析。
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pip install fastf1 pandas numpy matplotlib scipy tqdm requests urllib3
一个基于Ergast F1 API的简单MCP服务器，提供F1赛事相关数据如赛季、车手、赛道等信息的查询服务。
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一个通过WhatsApp提供全面F1数据的服务，包括赛季、赛道、比赛、车队、车手、结果、冲刺赛、排位赛、进站、圈速、排名和状态信息。
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pip install -r requirements.txt
提供ARM规范的验证、汇编分析和性能检查的MCP服务器，适用于LLM代理、固件工程师和形式化验证工作流。
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FastMCP是一个用于构建和运行MCP（模型上下文协议）服务器的Python框架，旨在为大型语言模型（LLM）提供标准化的上下文和工具接口。
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Python version: 3.11.9
一个生产就绪的模型上下文协议（MCP）服务器，适用于Microsoft Azure，具有多租户编排、FoundryIQ集成、分层白标、成本管理和全面的管理仪表板功能。
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