MCP CrewAI服务器将CrewAI从静态工具转变为动态进化的AI生态系统,支持自主决策、实时指令调整和多工具集成。
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pip install -e .
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一个强大的集成项目,将模型上下文协议(MCP)服务器与CrewAI代理连接起来,使AI助手具备图像生成、网络搜索和文件系统操作等增强功能。
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pip install -r requirements.txt
AgeStudio MCP Server是一个基于Google Sheets的客户名称和评分问题管理系统,通过Model Context Protocol协议实现数据管理。
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python -m venv venv
一个异步的转化率优化分析工具,通过抓取网页、构建结构化指标并使用LLM生成优先问题和建议,适用于CLI驱动或自动化流程嵌入。
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python -m venv venv

@modelcontextprotocol/inspector
MCP数据库服务器是一个允许AI代理(如Claude、Cursor等)安全查询和探索数据库的服务,支持PostgreSQL、MySQL和MongoDB,提供SQL注入检测、写入操作阻止和结果格式化等功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
MCP Debugpy Demo 是一个展示如何使用AI代理通过模型上下文协议(MCP)调试Python应用程序的演示项目,特别适用于识别和修复代码中的错误。
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python -m venv .venv
一个开发者导向的MCP服务器演示项目,通过暴露安全的只读能力帮助AI客户端更快地熟悉代码库。
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pip install -r requirements.txt
一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,允许AI代理搜索维基百科内容。
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pip install -r requirements.txt
一个全栈AI聊天应用,展示结合LLM功能调用的模型上下文协议(MCP)模式,适用于需动态工具调用的对话场景。
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python -m venv venv
该演示包含两个MCP服务器(数学服务器和天气服务器),通过客户端连接,并由LLM(如Groq)作为工具调用,根据提交的查询提供响应。
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python client.py
这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的数据库对比工具,支持从简单脚本到接入真实LLM的完整进化过程,适用于数据库操作和智能体开发。
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python3 -m venv venv
一款基于FastAPI、LangGraph和Streamlit的现代支出追踪应用,提供AI代理功能帮助用户管理、查询和分析支出数据。
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pip install -e .
该项目展示了如何使用Python连接多个MCP服务器并将其工具绑定到Groq LLM,实现环境变量加载、工具收集和测试提示发送等功能。
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python -m venv .venv
Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议,用于AI代理动态发现和使用外部工具,支持离线操作和自动工具发现。
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python test_client_simple.py
一个展示MCP(模型上下文协议)如何连接业务应用与AI代理的演示项目,支持数据学习和安全操作。
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pip install streamlit
展示LangGraph MCP客户端与自定义MCP服务器通信的演示,服务器提供ROT13编码聊天历史最新消息的工具。
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MCP-Use Hackathon Demo是一个通过Manufact / mcp-use构建AI代理的工具,支持快速部署和使用自定义工具。
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一个使用模型上下文协议(MCP)、LangChain和自定义LLM集成(ChatMMC)的多步骤工具编排系统,能够自动规划和执行多步骤工作流程。
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pip install fastmcp langchain-openai python-dotenv uvicorn fastapi streamlit requests
一组用于展示MCP(模型上下文协议)原理的演示服务器,支持本地运行和在线部署。
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python tools/sk_chat_client.py --config tools/agent_config_stdio.json
一个提供产品评论数据和搜索功能的MCP服务器,适用于产品分析和用户反馈场景。
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python product_mcp_server.py