Plex MCP Server是一个为Plex Media Server提供标准化JSON接口的模型-控制器-协议服务器,支持自动化、脚本编写和与其他工具的集成。
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pip install -r requirements.txt
Plex MCP Server是一个为Plex Media Server提供标准化JSON接口的模型-控制器-协议服务器,支持自动化、脚本编写和与其他工具的集成。
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Plex MCP Server是一个用于Plex媒体管理的模型上下文协议服务器,使AI助手能够与您的Plex库进行交互。
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python main.py
Plonky Forecasting MCP Server 是一个连接AI代理的时间序列预测和回测服务,支持数据上传、分析和预测生成。
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Plot MCP是一个集成了Matplotlib和大型语言模型的综合绘图系统,通过自然语言请求生成高质量的可发布图表。
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python3 -m pip install -r requirements.txt
PluMRR MCP Client是一个独立的HTTP/SSE MCP服务器,专为LibreChat设计,提供无状态认证和多种合同、客户及报告管理工具。
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docker run --rm -p 8001:8001 \
Plurity的统一MCP服务器,通过单一API密钥提供审计、收费和智能服务。
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uvx plurity-mcp
一个分层的多智能体系统,用于软件开发、研究和分析,具有前端开发、机器学习、R分析等专业智能体,集成了向量存储和全面验证功能。
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python -m venv venv
为Path of Building PoE2计算引擎提供的REST API和MCP服务器,支持编程式创建构建、分配被动节点、装备物品、添加技能和读取计算统计。
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python api/run_api.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的概念验证工具,通过stdio传输协议提供天气数据获取功能,可作为协议适配器连接REST API与LLM客户端。
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pip install -r requirements.txt
Databricks MCP服务器是一个用于元数据发现、采样和受管控查询执行的工具,适用于Databricks数据仓库环境。
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uvx --python 3.11 --from git+https://github.com/ramzpat/poc-databricks-mcp.git databricks-mc...
该教程演示了如何使用EKS MCP服务器实现跨AWS账户、配置文件和区域的IAM访问,适用于多账户环境下的Kubernetes集群管理。
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uv run agent.py
wrangler
一个基于Google Gemini 2.5 Flash的网页内容抓取与分析服务,支持自定义提示和URL上下文工具。
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npx wrangler dev
wrangler
一个全面的MCP服务器,提供与PocketBase数据库交互的高级工具,支持数据库操作、模式管理和数据操作,具有Cloudflare Workers和Durable Objects支持。
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npx wrangler deploy
wrangler
一个全面的MCP服务器,提供与PocketBase数据库交互的高级工具,支持数据库操作、模式管理和数据操作,具有Cloudflare Workers和Durable Objects支持。
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npx wrangler deploy
@modelcontextprotocol/inspector
一个MCP(模型上下文协议)服务器,使AI代理能够与PocketBase实例进行数据查询和管理。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
基于FastAPI的MCP服务器存储后端服务,提供MCP服务器、活动日志和点赞资源的CRUD API。
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python3 -m venv .venv
PocketTTS-MCP是一个本地化的文本转语音服务,支持Hugging Face模型下载、语音合成和音频路由功能,适用于开发者和内容创作者。
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docker run --rm -it --env-file secrets.env -e POCKETTTS_MODE=mcp pockettts-mcp
用于Apache Jena Fuseki的Model Context Protocol (MCP)服务器,支持执行SPARQL查询和检索SAP会计数据。
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python3 -m venv venv
expo
Expo是一个用于开发跨平台移动应用的框架,支持Android、iOS和Web平台,提供丰富的开发工具和社区支持。
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npx expo start
使用墨尔本住房市场数据集实现房价预测模型,涵盖从基础决策树到随机森林等高级集成方法的机器学习工作流程。
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python -m venv venv