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]"
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]"
一个通过Evolution API实现WhatsApp自动化的MCP服务器,支持消息发送、联系人管理、群组操作等功能。
展示MCP项目功能和特性的示例仓库。
一个演示MCP功能的服务器,通过HTTPS传输提供Rick and Morty API查询服务。
一个演示MCP功能(特别是资源和listChanged功能)的工具,可以添加新生成的资源,并展示状态化MCP服务器中的服务器发起通知。
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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pip install -r requirements.txt
MCP Examples Hub是一个包含多种Model Context Protocol(MCP)服务器示例的集合,旨在扩展AI助手与本地工具、数据库和API的交互能力。
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
提供Minecraft插件服务器的创建与自动化部署功能,适用于游戏开发测试环境快速搭建
一个基于React、TypeScript和Vite构建的现代化终端风格UI客户端,用于与MCP(模型控制协议)服务器交互,提供交互式终端界面、实时流响应和多标签并行测试等功能。
一个构建模型上下文协议(MCP)服务器和客户端的实用示例,通过AI功能管理用户数据。
一个基于ModelContextProtocol的HTTP服务示例,用于创建和管理MCP服务器和客户端,支持本地和云端部署。
一个全栈待办应用,带有AI聊天界面,可通过自然语言帮助管理待办事项,支持多种AI聊天模式和功能。
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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pip install -r requirements.txt
该工具用于在Databricks Apps上创建和启动自定义MCP服务器,支持本地开发和云端部署。
一个默认监听HTTP和SSE端口的示例服务器,支持通过stdio运行。
Next.js是一个基于React的框架,用于构建现代化的Web应用程序,支持服务器端渲染和静态站点生成。
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
提供核心Excel操作、认证和基于SSE的MCP通信的Excel服务器。
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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python -m venv venv