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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pip install -r requirements.txt
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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pip install -r requirements.txt
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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pip install -r requirements.txt
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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python3 -m venv .venv
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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python -m venv .venv
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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pip install -r requirements.txt
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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