一个基于Streamlit的聊天平台，允许用户与大型语言模型交互并无缝接入多服务器命令协议（MCP）工具，支持多种LLM提供商和动态服务器管理。
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一个为Model Context Protocol设计的LangChain.js客户端，支持在JS/TS环境中使用LangChain和MCP API。
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一个现代化的、可扩展的平台，用于构建和部署基于AI的工具，具有Streamlit界面和FastMCP后端。
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pip install -r requirements.txt
使用LangChain项目从零开始构建MCP服务器及客户端工具。
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一个基于HTTP的工具服务协议服务器，为LangChain代理提供工具服务能力，支持独立运行或本地开发模式。
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该项目展示了如何使用LangChain MCP适配器与多个工具（如数学服务器和天气服务）集成，并结合Groq LLMs构建多代理智能系统。
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一个展示LangChain与MCP服务器集成的概念验证项目，支持同时连接多个MCP服务器进行算术和统计操作。
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uv run python statistics.py
该项目展示了如何构建使用外部工具服务器的LangChain代理，支持数学计算、数据库查询、天气获取和网络搜索等功能。
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MCP Agent是一个使用LangChain代理和本地模型的演示项目，支持Groq和Ollama后端运行。
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python3 -m venv .venv --upgrade-deps
这是一个基于Streamlit的医疗客户端Web应用，通过集成LangChain和OpenAI技术提供聊天界面和工具执行功能。
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一个用于数据格式化的工具，可与langchain配合使用，但不支持gemini-cli和Google ADK。
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基于MCP架构的工具集成，用于构建LangChain ReAct代理，支持动态工具选择和执行。
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一个基于LangChain和Ollama的本地LLM服务器，通过Flask API接受MCP风格的指令并路由到本地LLM进行处理。
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一个基于FastAPI、LangChain和LangGraph的汽车信息查询系统，提供交互式终端界面和虚构车辆数据测试功能。
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两个小型Python示例项目，展示了一个最小的MCP服务器模式以及使用OpenRouter（兼容OpenAI API）的LangChain集成。
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基于LangGraph和LangChain的多工具代理服务，支持本地运行并通过Ollama管理多个MCP服务器和工具。
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Langchain适配器用于MCP服务器和客户端，支持多种协议（HTTPS、ARGUMENTS(STDIO)），提供快速Pythonic方式构建MCP。
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一个帮助用户查找和预订酒店房间的聊天机器人，基于Node.js和NestJS框架开发，支持多种预订场景和工具集成。
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一个基于FastAPI后端和LangChain与Google Gemini AI的对话代理，适用于需要智能对话支持的场景。
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一个用于Salesforce与LangChain集成的模型上下文协议（MCP）服务器，提供工具清单、工具执行、API密钥保护和速率限制功能。
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