基于Ollama和模型上下文协议(MCP)的Python对话AI代理,支持工具扩展和交互式聊天。
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pip install -r requirements.txt
基于Ollama和模型上下文协议(MCP)的Python对话AI代理,支持工具扩展和交互式聊天。
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pip install -r requirements.txt
一个整合了Ollama、古诗词学习、时尚搭配和会议记录AI等多种功能的统一MCP服务器入口。
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pip install -r requirements.txt
提供图形用户界面与本地Ollama模型交互并进行文件分析的工具,包含容器化文件操作服务器组件。
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pip install -r requirements.txt
一个现代化的实时聊天界面,用于与集成了模型上下文协议(MCP)服务器的Ollama LLM进行交互。
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python server.py
一个隐私保护的本地化LLM代理工具,结合Ollama运行本地LLM,使用Model Context Protocol (MCP)进行安全工具调用,并通过Gradio提供对话式Web界面。
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python3 -m venv final1
一个集成了Ollama LLM服务器、FastMCP服务、LangChain/LangGraph代理的Docker Compose开发工具,支持GPU加速和多语言处理。
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python -m sprs_l0.cli validate --in workspace/spir_samples_v05.jsonl
一个全面的模型上下文协议(MCP)代理服务器,连接MCP客户端与Ollama的本地语言模型,提供RAG集成、上下文管理、缓存和生产级安全等高级功能。
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python -m venv venv
一个基于Ollama模型服务平台的MCP服务器命令行交互工具,用于通过命令行与代理进行交互。
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pip install fastmcp httpx python-dotenv pandas mcp-cli
一个通过统一的MCP服务器提供天气和日历管理功能的工具,利用Ollama进行智能工具编排。
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python ollama_mcp.py
一个基于CRUD概念的LLM功能选择服务器,支持通过聊天交互进行操作。
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uv run streamlit run main.py
ollama-remote-mcp
一个基于Model Context Protocol (MCP)的Ollama远程访问实现,提供对Ollama AI模型的远程访问能力,支持列出模型和智能对话功能。
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npx ollama-remote-mcp
一个集成了Ollama和MCP(Model Context Protocol)工具的对话助手系统,用于获取实时信息,如城市天气。
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uv run python MCPServer.py
Ollqd是一个本地优先的RAG系统,通过Ollama嵌入将代码库和文档索引到Qdrant中,并通过MCP协议暴露给AI助手进行代码搜索。
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pip install -e ".[client,dev]"
一个用于Operator生命周期管理器(OLM)v0的模型上下文协议(MCP)服务器,使AI助手能够与Kubernetes集群中的OLM资源交互。
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docker run --rm -p 8080:8080 \
一个用于搜索Omarchy Linux手册的智能模型上下文协议(MCP)服务器,具有模糊搜索、智能同义词和TF-IDF排名等核心功能。
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python3 -m venv .venv
MCP Server 是一个基于 FastAPI 的服务,用于与 EAIM Technologies API 集成,并通过 WebSockets 提供数据可视化能力。该服务能够处理自然语言查询,提取 API 参数,并与 EAIM Technologies API 进行交互,同时支持实时数据更新和可视化。
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pip install -r requirements.txt
该项目部署了一个MCP(模型上下文协议)客户端-服务器架构,客户端通过REST API提供远程交互,服务器提供访问战略规划数据的工具。
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pip install -r requirements.txt
omega-mcp-server是一个模型上下文协议服务器,将108+ omega-cli OSINT工具暴露给AI助手如GitHub Copilot、Claude和VS Code扩展。
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pip install omega-mcp-server
为Obsidian笔记库提供持久化语义记忆功能,支持跨会话语义搜索、增量更新和知识图谱构建。
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pip install omega-obsidian
一个为OpenMetadata实现的模型上下文协议(MCP)服务器,提供与MCP客户端标准化的交互方式。
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python src/server.py