一个用于学习和实践Model Context Protocol (MCP)的综合项目,包含多种服务器实现和测试用例。
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uv run uvicorn main:app --reload
一个用于学习和实践Model Context Protocol (MCP)的综合项目,包含多种服务器实现和测试用例。
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uv run uvicorn main:app --reload
MCP Chat是一个通过Anthropic API与AI模型进行交互式聊天的命令行界面应用,支持文档检索、基于命令的提示和可扩展的工具集成。
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pip install uv
一个帮助开发者通过分析Git仓库变更、管理PR模板、提供智能模板建议和监控GitHub Actions工作流来创建更好的Pull Request的全面模型上下文协议(MCP)服务器。
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uv run server.py
MCP-HULK是一个全面的模型上下文协议(MCP)模板和生成引擎,用于构建高性能、可扩展的MCP实现,支持多种编程语言模板生成、AI集成和知识管理。
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docker run -p 8080:8080 -e HULK_ENV=prod mcp-predictive-strategist:latest
MCP(模型上下文协议)是一个用于管理笔记资源的服务,提供创建、搜索、更新和删除笔记的功能,适用于知识管理和团队协作场景。
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pip install -r requirements.txt
专业自动化法律流程分析系统,集成DataJud (CNJ)直接查询与基于Groq LLM的智能分析,为律师事务所和法律部门提供交互式仪表盘、自动洞察和可导出报告。
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python -m venv venv
MCP-HULK是一个全面的模型上下文协议(MCP)模板和生成引擎,用于构建高性能、可扩展的MCP实现,支持多种编程语言模板生成、AI集成、知识管理和分布式状态管理。
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docker run -p 8080:8080 -e HULK_ENV=prod mcp-procurement-core:latest
一个生产级的MCP服务器架构,提供工具注册、HTTP/SSE传输、弹性客户端和高级模式支持,适用于多租户和云托管场景。
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pip install -r requirements.txt
MCP Production Server是一个生产级的AI模型集成服务器,提供高性能、可扩展和安全的功能,适用于企业级AI应用集成。
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pip install -r requirements.txt
MCP-HULK是一个全面的模型上下文协议(MCP)模板和生成引擎,用于构建高性能、可扩展的MCP实现,支持多种编程语言和AI集成。
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docker run -p 8080:8080 -e HULK_ENV=prod mcp-profile-unified:latest
一个AI代理,从Jira/GitLab/Azure DevOps读取用户故事,参考本地项目文档,并提供每日冲刺简报。
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Python MCP Server fetches Jira stories + reads local docs
提供Model Context Protocol (MCP)服务器,使LLMs能够与arXiv研究数据库交互,实现自动化论文发现、元数据提取和按主题组织的存储。
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python research_server.py
为Claude Desktop提供Google Sheets、Gmail和Google Calendar访问功能的模型上下文协议服务器。
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pip install -r requirements.txt
一个基于C++实现的MCP协议服务器,提供天气查询和随机名言功能,支持跨平台运行。
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python test.py
MCP Paint项目是一个用于自动化Paint应用任务的模块化控制系统,包含服务器和客户端组件,支持通过Gemini 2.0 Flash执行命令。
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uv run mcp dev mcp_server_paint.py
MCP服务器通过提供工具、资源和提示来增强AI代理(如GitHub Copilot Labs)的上下文窗口。
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python3 -m venv venv_fahmi
一个允许AI助手读取Gmail邮件并创建草稿回复的MCP服务器。
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python -m venv .venv
MCP Chat是一个通过Anthropic API实现与AI模型交互的命令行界面应用,支持文档检索、命令提示和可扩展工具集成。
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pip install uv
@modelcontextprotocol/inspector
MCP项目是一个用于演示MCP服务器和客户端的源代码库,支持论文搜索、本地存储和调试工具。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run research_server.py
一款基于Streamlit的Web应用,通过Model Context Protocol (MCP)生成个性化学习路径,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