一个基于Agent-to-Agent (A2A)和Model Context Protocol (MCP)标准的分布式代理编排系统,支持动态路由、数据驱动代理和实时观察。
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uv run uvicorn backend.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
一个基于Agent-to-Agent (A2A)和Model Context Protocol (MCP)标准的分布式代理编排系统,支持动态路由、数据驱动代理和实时观察。
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一个基于多代理协调平台(MCP)的AI代理协调系统,用于动态管理和执行GitHub Actions工作流。
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uv run python -c "import dotenv; dotenv.load_dotenv()"
一个结合Google ADK、LangGraph、Model Context Protocol (MCP)和A2A通信的分布式AI智能体编排系统,用于构建可扩展的多智能体工作流。
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python -m venv venv
ACDC MCP服务器是一个高性能的模型上下文协议服务器,用于AI代理发现和搜索本地内容,提供全文搜索、动态资源发现和双传输支持。
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docker run -p 8080:8080 \
一个基于FastMCP的加法计算服务,支持通过StreamableHTTP调用,并包含OpenRouter工具调用示例。
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python add_server.py # starts FastMCP with streamable-http on http://127.0.0.1:8000/mcp
AEO MCP Server是一个用于生成优化LLM消费的llms.txt和llms-full.txt文件的答案引擎优化服务器。
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python test_server.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI驱动的YouTube代理服务,能够自动执行搜索视频、点赞、评论、订阅等YouTube操作。
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python -m venv venv
mcp-agent是一个基于Model Context Protocol(MCP)的简单、可组合框架,用于构建高效的AI代理,支持多种工作流模式和持久化执行。
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pip install mcp-agent
MCP-Agent是一个提供搜索和维基百科摘要检索功能的FastMCP服务器,适用于AI代理的信息查询需求。
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pip install -r requirements.txt
生产级AI代理系统,支持RAG、多代理编排和MCP集成,适用于自动化任务处理和智能交互场景。
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python -m venv venv
MCP Agent是一个基于Streamlit的交互式Web应用,利用Google ADK和MCP协议提供与多种专用AI代理交互的环境,适用于多会话管理和实时模型切换等场景。
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pip install -r requirements.txt
一个基于模型上下文协议(MCP)的概念验证实现,作为REST API端点与AI代理之间的中间层,展示AI代理如何通过标准化的MCP接口与后端服务交互。
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python -m venv venv
一个基于MCP协议的AI代理服务器,提供文件读取、URL内容抓取、内容摘要和问答功能,适用于开发环境和AI工具集成。
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uv run main.py
MCP Agent Bridge是一个支持AI代理间通信的服务,提供消息传递、任务分配、共享上下文和在线状态管理功能。
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pip install -r requirements.txt
该项目利用GPT-5 AI代理连接MCP服务器,集成PostgreSQL、Git和Slack工具,实现自动化数据库查询、文件管理和团队协作。
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python agent.py
一个基于MCP协议的AI驱动YouTube代理工具,可自动执行视频搜索、点赞、评论和订阅等操作。
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python -m venv venv
一个使用模型上下文协议(MCP)服务器与Telegram、Gmail和Google Drive交互的AI代理,能够接收Telegram消息、搜索信息、创建Google表格并通过Gmail发送邮件。
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pip install -r requirements.txt
一个演示动态工具发现的概念验证系统,模拟德国电视观众测量数据查询功能,支持按节目、频道、类型和人口统计分类进行查询。
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python3 -m venv .venv
用于以编程方式执行AI代理任务的Python SDK,支持自动验证和人机交互控制。
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pip install mcp-agent-sdk
一个基于模型上下文协议(MCP)和智能AI代理的股票分析应用,利用LLM进行工具选择和数据分析,适用于金融分析和投资决策。
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uv run python server.py