一款本地MCP服务器，将LaTeX数学文档转换为可搜索的语义数据库，支持自然语言和LaTeX混合查询，适用于数学研究和文档管理。
数据服务stdio
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uv run pytest # run all tests (52 tests, no GPU required)
提供LaTeX编译和PDF分析工具的生产级MCP服务器。
文档知识stdio
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uv run pytest # Run tests
一个基于Node.js和TypeScript构建的MCP服务器，支持在Google Cloud Platform上快速部署。
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docker run --rm -p 8080:8080 gcr.io/mcp-latrach/mcp-latrach-node:latest
MCP Launcher 00cbf246
mcp-launcher
MCP Launcher 是一个本地 Web 仪表板，用于构建、部署和监控 Google Cloud Run 上的 MCP（Model Context Protocol）服务器。用户只需指向服务器代码并点击部署，即可获得实时 URL。
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npx mcp-launcher
一个演示如何使用LaunchDarkly MCP服务器与OpenRouter集成的示例项目，用于功能标志管理和AI模型选择。
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python3 -m venv .venv
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FastAPI的简单MCP（Model Context Protocol）服务器，提供示例工具。
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pip install -r requirements.txt
一个用于配置和管理MCP服务器的工具，支持通过JSON文件定义服务器参数和输入要求。
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pip install uv
一个从初级到高级的模型上下文协议（MCP）Python教程，包含10个Jupyter笔记本和一个示例服务器。
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pip install mcp fastmcp
一个基于FastAPI构建的异步AI代理网关，能够智能路由用户查询到多个本地服务并并行处理结果。
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pip install fastapi uvicorn pydantic
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Streamlit的Web应用程序，使用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径，并集成YouTube、Google Drive和Notion等服务以创建全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
基于模型上下文协议（MCP）的Streamlit Web应用，通过集成YouTube、Google Drive和Notion等服务生成个性化学习路径。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit的Web应用程序，使用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径，并集成YouTube、Google Drive和Notion等服务以创建全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit的Web应用程序，使用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径，并集成YouTube、Google Drive和Notion等服务以创建全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit的Web应用程序，利用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径，并与YouTube、Google Drive和Notion等服务集成，提供全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
基于Model Context Protocol (MCP)的个性化学习路径生成工具，集成YouTube、Google Drive和Notion等服务，提供全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit的Web应用程序，使用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径，并集成YouTube、Google Drive和Notion等服务以创建全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
一个利用MCP协议构建的服务器，通过Python SDK实现从CSV数据集生成可视化摘要报告，无需将原始数据加载到LLM上下文中。
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uv run python scripts/run_pipeline.py
一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，具有动态工具注册功能，提供高级社交媒体自动化和数学计算能力。
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python -m venv venv