MCP服务器是一个标准化协议实现,用于连接AI模型与不同数据源和工具,提供资源、工具和提示三种核心能力。
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MCP服务器是一个标准化协议实现,用于连接AI模型与不同数据源和工具,提供资源、工具和提示三种核心能力。
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@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Node.js和Express.js构建的可扩展模型上下文协议(MCP)服务器实现,提供工具调用、资源管理和提示生成功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
MCP服务器安装工具是一款用于安装和配置MCP服务器的工具,支持通过命令行和配置文件进行安装。
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uvx --from https://github.com/Sefiane-dev/mcpserverexample.git mcp-server
MCP服务器是一个标准化协议实现,用于连接AI模型与不同数据源和工具,提供资源、工具和提示三种核心能力。
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uv run main.py
一个基于自然语言处理的SQL查询生成服务,适用于数据分析和数据库管理场景。
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python -m venv .venv
一个基于Python的MCP服务器,提供高级Excel文件操作功能,包括创建、读取、写入、格式化等,便于自动化和集成Excel工作流。
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pip install -r requirements.txt
一个基于AI的诗歌生成服务,能够根据输入生成富有诗意的文本。
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uv run mcp_server.py
一个通过MCP和REST API访问的Twitter自动化代理,支持读取、回复、转发和发布推文。
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python -m venv .venv
包含两个示例项目:使用DOT格式数据生成Graphviz流程图和基于模型上下文协议(MCP)的简单天气服务器演示。
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python3 -m venv .venv
一个VS Code扩展,自动启动MCP服务器以支持GitHub Copilot工具发现。
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python mcp_server.py
mcp-server-faqsimple
该MCP服务器使AI助手能够通过模型上下文协议(MCP)无缝访问FAQsimple知识库,实现FAQ内容的搜索、检索和引用。
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npx mcp-server-faqsimple
一个基于FastAPI构建的MCP服务器,提供数学计算、Pokémon信息查询和Google BigQuery分析功能,适用于开发集成和数据分析场景。
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python3 --version
一个基于FastAPI和MongoDB的任务管理应用,支持MCP服务器集成和Gemini CLI自然语言交互。
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pip install -r requirements.txt
一个展示使用FastMCP、LangChain和OpenAI进行多服务器MCP通信的演示项目,包含数学和天气服务器,并通过智能代理进行交互。
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python mathserver.py
一个基于FastAPI和MCP服务器的现代任务列表应用,支持CRUD操作、任务统计和Gemini CLI集成。
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pip install -r requirements.txt
一个简单的MCP服务器,用于获取langchain、openai、lama-index等工具的最新文档。
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uv run main.py
一个用于设置和运行MCP服务器的Python项目,包含虚拟环境创建、依赖安装和项目运行功能。
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pip install -r requirements.txt
ts-node
一个基于TypeScript的服务器,提供Feedly API的精选端点作为MCP工具,使语言模型能够搜索和检索文章或NLP实体信息。
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npx ts-node server.ts
一个生产就绪的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,连接 LLMs 到 Epic 的 FHIR API,支持 stdio(用于 Claude Desktop)和 HTTP/SSE 传输,并具有 OAuth2 后端系统认证。
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uv run python create_keys.py
在Cloudflare Workers上部署远程MCP服务器,支持OAuth登录和工具调用,适用于AI开发与集成场景。
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npx nx dev remote-mcp-server