MCP服务器是一个基于OpenAPI的模型上下文协议服务器，用于自动生成和处理API文档。
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pip install -e ".[dev]"
MCP协议服务器是一个基于OpenAPI URL自动生成的模型上下文协议服务器，用于处理API请求和响应。
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pip install -e ".[dev]"
一个基于OpenAPI自动生成的MCP（Model Context Protocol）服务器，用于处理API请求和响应。
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pip install -e ".[dev]"
Cloudflare Markdown MCP Server
wrangler
通过Cloudflare Workers提供的Markdown转换API服务，支持多种文件格式（如PDF、Word、Excel等）转换为Markdown，适用于AI代理和开发工作流。
开发工具stdio
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npx wrangler secret put CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID # Cloudflare アカウント ID
Cloudflare MCP Google Auth
@modelcontextprotocol/inspector@latest
支持Google OAuth的远程MCP协议服务器，可用于构建需要身份验证的AI工具集成服务。
安全风控stdio
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npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
Cloudflare MCP Oauth Template
@modelcontextprotocol/inspector@latest
一个支持远程MCP连接并内置GitHub OAuth的服务器，可用于构建和扩展MCP服务。
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npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
在Cloudflare Workers上部署远程MCP服务器，支持OAuth登录，可与MCP检查器和Claude Desktop集成。
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npx nx dev remote-mcp-server
一个实现Cloudflare模型上下文协议（MCP）的服务器，用于与Cloudflare的GraphQL分析API和Logpush API交互，提供查询分析数据和管理Logpush作业的工具。
数据服务stdio
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python3 -m venv venv
在Cloudflare Workers上部署远程MCP服务器，支持OAuth登录并与Claude等工具集成，用于远程调用和调试MCP工具。
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npx nx dev remote-mcp-server
Cloudflare Workshop MCP Server
wrangler
一个基于Cloudflare Workers的MCP服务器，提供与国际象棋相关的工具和功能，包括每日棋局、实时棋手信息、玩家统计等。
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npx wrangler login
CloudForge是一款AI驱动的AWS架构图生成工具，能够将自然语言描述转换为生产级的AWS架构图，并自动进行AWS良好架构框架验证。
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uv run python -m src.presentation.api --port 8000
MCP服务器是一个基于OpenAPI规范自动生成的模型上下文协议服务器，用于处理API请求和响应。
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pip install -e ".[dev]"
MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器，支持多种传输模式和配置方式。
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pip install -e ".[dev]"
MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器，支持多种传输模式和配置选项。
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pip install -e ".[dev]"
MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器，用于处理API请求和响应。
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pip install -e ".[dev]"
MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器，用于处理和管理API请求。
开发工具stdio
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pip install -e ".[dev]"
一个全面的模型上下文协议（MCP）系统，通过专门的MCP服务器为AI助手提供AWS服务访问，包括IAM管理和成本优化功能。
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python run_iam_server.py
一个利用大型语言模型（LLM）和模型上下文协议（MCP）自主检测、分析和修复本地及云环境基础设施故障的智能系统。
运维云端stdio
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pip install -r requirements.txt
MCP服务器是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器，用于处理和管理API请求。
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pip install -e ".[dev]"
一个基于规范驱动开发的全栈任务管理应用开发套件，包含控制台应用、Web应用、AI聊天机器人及云部署方案，适用于敏捷开发和质量保障场景。
开发工具stdio
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python -m todo_app