MCP Demo 9090627a
@modelcontextprotocol/inspector
基于Model Context Protocol (MCP)和Gemini的AI聊天机器人，集成了天气API，提供实时天气查询服务。
AI代理stdio
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npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8085
MCP服务器通过Ikigai平台管理数据集、流程、仪表板和图表的数据管理工具
数据服务stdio
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pip install .
该项目展示了如何使用Python连接多个MCP服务器并将其工具绑定到Groq LLM，实现环境变量加载、工具收集和测试提示发送等功能。
AI代理stdio
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python -m venv .venv
一个通过Microsoft Graph API为AI模型提供Microsoft Outlook邮件访问的MCP服务器。
AI代理stdio
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pip install -r requirements.txt
一个展示AI客户端如何通过FastAPI和SQLite安全查询和更新数据库的最小化演示，包含RBAC、参数绑定和审计日志功能。
数据服务stdio
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个基于FastAPI实现的MCP演示服务器，提供天气、加密货币、文件和健康检查等工具接口，适用于与Claude等支持MCP协议的助手集成。
AI代理stdio
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python -m venv .venv
一个基于Model Context Protocol (MCP)的Python服务器，连接AI（如Claude或VS Code Copilot）到OpenWeatherMap API，实现天气查询功能。
AI代理stdio
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pip install -r requirements.txt
一个基于Spring Boot的演示应用，展示Spring AI MCP（模型上下文协议）服务器的功能，包含一个简单的“hello world”工具。
AI代理stdio
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docker run -p 8080:8080 mcp-demo
一个基于fastmcp的MCP服务器演示项目，提供算术工具calc，支持Docker容器化部署和远程调用。
AI代理stdio
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uv run remote-test.py
一个通过MCP协议集成MistralAI大语言模型与SQLite数据库操作的命令行工具，支持自然语言交互与结构化查询。
AI代理stdio
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python3 -m venv .venv
Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议，用于AI代理动态发现和使用外部工具，支持离线操作和自动工具发现。
AI代理stdio
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python test_client_simple.py
一个端到端的自动化工作流，从Figma设计获取到代码生成，再到SonarQube分析、质量门验证，最后创建GitHub PR，提供全流程的可观测性。
开发工具stdio
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python3 -m venv .venv
一个展示MCP（模型上下文协议）如何连接业务应用与AI代理的演示项目，支持数据学习和安全操作。
AI代理stdio
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pip install streamlit
一个基于Model Context Protocol (MCP)的天气服务系统示例，包含服务器和客户端的实现，提供天气警报和天气预报功能。
AI代理stdio
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uv run python client.py ../weather/weather.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI驱动产品目录系统，支持语义搜索和产品管理功能。
搜索检索stdio
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docker run -d \
使用FastMCP构建的最小可运行MCP服务器，演示Tools、Resources、Prompts三种核心能力。
运维云端stdio
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pip install -r requirements.txt
支持stdio和HTTP/SSE传输的Python MCP服务器，具有可选的OAuth2认证功能。
安全风控stdio
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pip install -r requirements.txt
基于MCP协议的数据服务，提供HTTP和STDIO两种接口方式，支持抓取天气、Bilibili信息以及股票市场数据。
金融服务stdio
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uv run bilibili.py
一个用于集成和运行开发工具的服务，支持本地开发和与Claude Desktop的交互。
开发工具stdio
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个Python实现的模型上下文协议（MCP），包含服务器和客户端应用，支持远程工具调用、资源访问和提示模板生成。
文档知识stdio
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pip install mcp-server mcp-client