一个允许多个AI代理共享和读取彼此对同一提示的响应的模型上下文协议(MCP)服务器。
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一个允许多个AI代理共享和读取彼此对同一提示的响应的模型上下文协议(MCP)服务器。
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An MCP server that allows AI assistants to utilize human capabilities by sending requests to humans and receiving their responses through a Streamlit UI.
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pip install .
蓝湖MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的AI协作平台,支持团队知识共享、需求文档分析和UI设计支持,适用于各类AI开发工具集成。
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pip install -r requirements.txt
一个MCP服务器,协调Claude Code和Z.ai的GLM模型之间的协作工作流,实现任务队列共享和同步执行。
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AskMeMCP是一个模型上下文协议(MCP)服务器,使AI助手能够通过Web界面请求人类输入,支持多种交互工具类型。
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npx nx build askme-server
全面解析Agent MCPMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Agent MCP能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
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pip install agent-mcp 安装所需的依赖。
全面解析DataagentsMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Dataagents能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
全面解析Grasshopper Parametric DesignMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Grasshopper Parametric Design能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
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pip install -r requirements.txt
全面解析MCP Servers Multi Agent Ai InfrastructureMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,MCP Servers Multi Agent Ai Infrastructure能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
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pip install -r requirements.txt
一个允许AI助手通过Discord向人类提问的MCP服务器,用于需要人类输入或判断的场景。
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Agent Blackboard是一个基于黑板模式的多代理协作系统,用于软件工程任务,支持知识共享、专业代理协作和上下文智能。
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python examples/run_ddd_workflow.py

md-feedback
MD Feedback是一个VS Code扩展和MCP服务器,用于在AI代理实施之前审阅Markdown计划。通过注释(修复、问题、高亮)提供结构化反馈,AI代理可直接通过MCP读取,无需导出步骤,确保会话间上下文不丢失。
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npx md-feedback
一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于在Claude和Codex两个独立的AI助手之间进行结构化协作,以评审代码或决策,支持异步操作和结果保存。
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该应用通过OpenAI的Responses API与Pearl MCP服务器集成,实现AI与人类专家的无缝协作,适用于需要专业知识的实时问答场景。
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一个先进的MCP服务器,实现Claude和Gemini之间的无缝协作,并提供智能持久化上下文管理功能。
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一个基于模型上下文协议的多代理协作框架,能够无缝协调不同优化的AI代理以实现复杂任务。
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python3 -m venv venv
一个集成了Google ADK A2A、MCP HTTP服务器、SQLite数据库和Gemini模型的多代理客户支持系统,适用于学术、多代理工作流演示和客户服务自动化原型设计。
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一个基于模型上下文协议(MCP)的多代理AI系统,用于智能管理任务、日程和笔记,支持多代理协作和模块化设计。
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基于Microsoft Agent Framework和MCP协议的多代理系统,用于HR入职等协作场景,支持动态工具注册和工作流管理。
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python -m venv .venv