一个基于浏览器的交互式聊天界面,用于通过语言模型与MCP工具进行通信,支持模型集成、自定义请求头和系统消息配置。
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pip install mcp-bot
一个基于浏览器的交互式聊天界面,用于通过语言模型与MCP工具进行通信,支持模型集成、自定义请求头和系统消息配置。
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pip install mcp-bot
一个使用FastAPI和WebSockets与React前端通信的LangGraph后端模板,支持模型响应生成和流式传输,简化了开发流程。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastAPI和Streamlit的MCP客户端聊天工具,支持与MCP服务器交互并使用LLM进行聊天流程编排。
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uv run python -V
MCP服务器间通过HTTP进行通信的工具,支持与多种LLM提供商(如OpenAI、AWS Bedrock)的集成。
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pip install -r requirements.txt
一个用于构建和管理AI模型工具的协议,支持多种集成和自动化任务。
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python -m venv mcp_env
一个异步的转化率优化分析工具,通过抓取网页、构建结构化指标并使用LLM生成优先问题和建议,适用于CLI驱动或自动化流程嵌入。
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python -m venv venv
一个安全的Docker控制层和简单的MCP包装器,用于LLM代理使用。
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docker run -d \
一个部署在Vercel上的自动生成的模型上下文协议(MCP)服务器,为Claude和其他AI模型提供配置好的API工具。
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python -m venv venv
部署在Vercel上的模型上下文协议服务器,为Claude和其他AI模型提供配置的API工具。
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python -m venv venv
一个部署在Vercel上的自动生成的模型上下文协议(MCP)服务器,为Claude和其他AI模型提供配置的API工具。
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python -m venv venv
一个轻量级的示例,演示了如何使用MCP服务器和客户端,通过托管的大型语言模型(LLM)来选择和调用服务器工具进行股票查询和比较。
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pip install yfinance python-dotenv google-genai mcp
基于FastAPI实现的轻量级MCP协议服务器,提供健康检查和简单的助手响应功能,适用于模型上下文协议开发。
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python -m venv .venv
MCP是一个标准化协议,用于AI模型与外部工具之间的通信,扩展AI能力。
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python -m venv venv
一个基于Python实现的MCP协议代理,为JetBrains IDE和LLM服务之间提供桥梁。
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pip install mcp_jetbrains_proxy
用于测试MCP服务器和客户端的本地开发环境,支持与本地LLM和Claude桌面应用集成。
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uv run mcp-client.py mcp-server.py
一个使用LangChain代理连接FastMCP服务器的模型上下文协议(MCP)客户端,支持工具和资源的交互式聊天界面。
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python server.py
一个展示如何使用Python构建和交互MCP(模型上下文协议)服务器和客户端的示例库。
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python server.py
一个基于Python的模型上下文协议(MCP)教学项目,通过服务器和客户端实现工具交互与LLM集成。
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python client.py
一个基于LLM的PostgreSQL数据库代理系统,支持通过自然语言进行数据库操作,具有工具驱动执行和模块化工作流特性。
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pip install -r requirements.txt # or use pyproject.toml with pip/uv
一个通过Model Context Protocol (MCP)实现的安全API网关,允许大型语言模型(LLM)查询数据库但阻止数据修改操作,适用于需要LLM与数据库安全交互的场景。
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python3 -m venv venv